Chain of Thought (CoT)
iaDéfinition
Le Chain of Thought (CoT) est une technique de prompting qui incite un LLM à décomposer son raisonnement en étapes intermédiaires explicites avant de produire une réponse finale, améliorant significativement les performances sur les tâches de raisonnement complexe. Introduite par Wei et al. (2022), cette approche peut être déclenchée par des formulations comme "Réfléchis étape par étape" ou par des exemples few-shot incluant le raisonnement (CoT few-shot). Les variantes incluent Zero-shot CoT, Tree of Thought (ToT, exploration arborescente de raisonnements), Self-Consistency (échantillonnage de multiples chaînes et vote majoritaire) et Programme of Thought (CoT avec code). En cybersécurité, le CoT améliore l'analyse de malwares, la reconstruction de scénarios d'attaque complexes et la génération de règles YARA ou Sigma. Les modèles de raisonnement comme o1/o3 (OpenAI) et Claude 3.7 Sonnet intègrent le CoT en mode "thinking" natif.
Description
Le Chain of Thought (CoT) est une technique de prompting qui incite un LLM à décomposer son raisonnement en étapes intermédiaires explicites avant de produire une réponse finale. Introduite par Wei et al. (2022), elle améliore significativement les performances sur les tâches de raisonnement complexe.
Fonctionnement
Le CoT peut être déclenché par des formulations comme "Réfléchis étape par étape" (Zero-shot CoT) ou par des exemples few-shot incluant le raisonnement complet. Les variantes avancées incluent Tree of Thought (ToT), Self-Consistency (vote majoritaire sur plusieurs chaînes) et les modèles de raisonnement natifs comme o1 et Claude 3.7 Sonnet.
Points clés
- Améliore de 40 à 60% les performances sur des benchmarks mathématiques et de raisonnement logique
- En cybersécurité, le CoT améliore l'analyse de malwares, la reconstruction de scénarios d'attaque et la génération de règles YARA
- Les modèles de raisonnement (o1, o3, Claude 3.7) intègrent le CoT en mode "thinking" natif avec budget de tokens configurable
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