« Chaîne de résolution » : différence entre les versions
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'''RÉPONSE''' : Linda avait initialement 5 pommes. Elle achète deux sacs de pommes, et chaque sac contient 3 pommes. Donc, elle a acheté 2 sacs x 3 pommes/sac = 6 pommes. En ajoutant les 6 pommes aux 5 qu'il avait déjà, Linda a maintenant 5 + 6 = 11 pommes. | '''RÉPONSE''' : Linda avait initialement 5 pommes. Elle achète deux sacs de pommes, et chaque sac contient 3 pommes. Donc, elle a acheté 2 sacs x 3 pommes/sac = 6 pommes. En ajoutant les 6 pommes aux 5 qu'il avait déjà, Linda a maintenant 5 + 6 = 11 pommes. | ||
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Version du 18 février 2025 à 15:24
Définition
Processus de réalisation d'une tâche, typiquement de résolution de problèmes, qui consiste à décomposer un problème en ses différentes étapes sous la forme d'une chaîne d'étapes.
Compléments
Nous recommandons « résolution » plutôt que « raisonnement », « pensée » ou « réflexion » pour éviter l'anthropomorphisme.
La question de savoir si les grands modèles de langue raisonnent vraiment est une question chaudement débattue dans la communauté de l'IA.
On peut, par exemple, demander à un robot conversationnel génératif d'expliquer les différentes étapes de la résolution d'un problème.
Voici un exemple:
QUESTION : Linda a 5 pommes. Elle achète deux autres sacs de pommes au marché. Chaque sac contient 3 pommes. Combien de pommes Linda a-t-elle maintenant ? Procède étape par étape.
RÉPONSE : Linda avait initialement 5 pommes. Elle achète deux sacs de pommes, et chaque sac contient 3 pommes. Donc, elle a acheté 2 sacs x 3 pommes/sac = 6 pommes. En ajoutant les 6 pommes aux 5 qu'il avait déjà, Linda a maintenant 5 + 6 = 11 pommes.
Il existe un équivalent en intelligence artificielle symbolique qui consiste à décomposer un problème en sous-problèmes.
Français
résolution en chaîne
résolution par étapes
chaîne de résolution
chaîne de pensée calque de l'anglais
chaîne de raisonnement
décomposition par étapes
Anglais
chain-of-thought
CoT
chain-of-thought
Sources
Prompt Engineering Guide, Chain-of-Thought Prompting
Wei et al. 2022, Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
Edulib, GPT101 : ChatGPT pour tous!
Discussion sur LinkedIn - Daniel Lemire professeur / chercheur à la TÉLUQ
Contributeurs: Arianne , Claude Coulombe, Marie Alfaro, Patrick Drouin, wiki
