Chain-of-thought: AI stap voor stap laten redeneren
Cursussen › Cursus 10 · Beter prompten
Bij een complexe vraag levert "geef direct het antwoord" vaak een misser op, terwijl "werk het stap voor stap uit" beter werkt. Die techniek heet chain-of-thought ("denk hardop"): je vraagt het model eerst te redeneren, dan pas te concluderen.
Waarom werkt het? Elke tussenstap die het model opschrijft, wordt zelf context voor de volgende voorspelling — zo deelt het een grote sprong op in kleine stapjes. In deze module zie je wanneer dit helpt, en waarom het geen waarheidsgarantie is.
In deze module leer je
- Wat chain-of-thought ("stap voor stap") prompting is
- Waarom tussenstappen het model minder fouten laten maken
- Praktische varianten: uitwerken, in stappen werken, het antwoord laten controleren
- Wanneer het niet meer helpt (nieuwere redeneer-modellen) en waarom zichtbare stappen geen garantie zijn
Veelgestelde vragen
Het is het model vragen om eerst stap voor stap te redeneren voordat het een antwoord geeft. Bij complexe vragen verbetert dat vaak het resultaat.
Elke tussenstap die het model opschrijft wordt context voor de volgende stap, waardoor het een complexe taak in kleinere, beter behapbare stukken opdeelt.
Nee. Nieuwere redeneer-modellen doen dit al intern, waar de instructie weinig toevoegt. En een uitgeschreven redenering kan nog steeds overtuigend fout zijn — controleer het.
Deze module zit in de cursus Beter prompten. Module 1 van AILogica is gratis.
Meer uit deze cursus: De bouwstenen van een goede prompt · Voorbeelden geven: few-shot prompting · De meestgemaakte promptfouten