Chain of Thought e Multi-Step Reasoning nell’IA
Il Chain of Thought e il Multi-Step Reasoning migliorano la capacità dell'IA di risolvere problemi complessi. Vengono combinati per risposte più accurate e possono essere forzati tramite prompt espliciti
Chain of Thought e Multi-Step Reasoning nell’IA
Indice
Introduzione
L'intelligenza artificiale generativa ha fatto passi da gigante negli ultimi anni, ma la sua capacità di risolvere problemi complessi dipende fortemente da tecniche avanzate di ragionamento. Due approcci fondamentali nella deep research sono il Chain of Thought e il Multi-Step Reasoning. Vediamo a cosa servono e perché stanno rivoluzionando l’IA.
Chain of Thought
Funzionamento
- Il modello elabora una sequenza di passaggi intermedi prima di fornire la risposta finale.
- Ogni passaggio viene costruito logicamente sulla base del precedente, riducendo gli errori.
- È particolarmente efficace nei problemi matematici, nelle domande a risposta aperta e nelle attività che richiedono ragionamento deduttivo.
Utilizzi
Problemi matematici e logici: Ideale per problemi che richiedono più passaggi di calcolo.
Domande complesse con più variabili: Aiuta a strutturare la risposta per argomenti articolati.
Compiti di inferenza: Perfetto per deduzioni logiche a catena.
Vantaggi
- Migliora la trasparenza, rendendo più interpretabili le decisioni dell'IA.
- Aumenta l’accuratezza, specialmente nei compiti con più passaggi.
- Facilita il debugging, permettendo di analizzare gli step logici intermedi.
Multi-Step Reasoning
Funzionamento
- Il modello genera una prima ipotesi e poi la verifica attraverso più passaggi di elaborazione.
- Se necessario, riformula la risposta basandosi su nuove informazioni derivate dai passaggi precedenti.
- Questo metodo è spesso impiegato in compiti di pianificazione, problem-solving avanzato e comprensione del linguaggio naturale.
Utilizzi
Ragionamenti iterativi su informazioni ampie: Utile per domande complesse con molteplici aspetti da analizzare.
Domande che richiedono verifica e correzione: Perfetto per compiti che necessitano di aggiornamenti e revisioni.
Pianificazione e problem-solving complesso: Essenziale per la creazione di strategie dettagliate.
Vantaggi
- Aumenta la qualità delle risposte, riducendo errori di inferenza.
- Simula un processo di ricerca, rendendo l’IA più adattabile.
- Ottimizza il tempo di calcolo, migliorando l’efficacia complessiva.
ChatGPT vs Perplexity
Modelli come ChatGPT e Perplexity AI utilizzano sia il Chain of Thought che il Multi-Step Reasoning, spesso in combinazione, in base al tipo di domanda.
- ChatGPT tende a usare automaticamente il CoT per strutturare le risposte in maniera logica, ma senza accesso diretto al web può avere limiti nel MSR.
- Perplexity AI, invece, avendo accesso alla ricerca online, utilizza il Multi-Step Reasoning per verificare e affinare le risposte basandosi su fonti reali.
Uso combinato
Spesso i modelli combinano entrambi:
- Usano il Chain of Thought per scomporre il problema in step logici.
- Applicano il Multi-Step Reasoning per affinare la risposta iterativamente.
Ad esempio, se chiedi: "Come posso costruire una strategia di business basata sull'IA?", il modello potrebbe:
- Usare CoT per suddividere il problema (mercato, tecnologia, implementazione).
- Usare MSR per rifinire ogni sezione con più iterazioni.
Forzare l’uso
In alcuni casi, è possibile forzare il modello a utilizzare il Chain of Thought o il Multi-Step Reasoning attraverso un prompt esplicito. Esempi:
🔹 Forzare Chain of Thought
"Rispondi a questa domanda utilizzando una spiegazione passo dopo passo per mostrare ogni passaggio logico prima della conclusione."
🔹 Forzare Multi-Step Reasoning
"Dai una risposta iniziale, poi analizza criticamente e migliora il risultato iterando il ragionamento."
