18/12/2025
Chain of Thought Prompting là một kỹ thuật thiết kế prompt đang thu hút sự quan tâm lớn trong cộng đồng AI, nhờ khả năng giúp mô hình ngôn ngữ suy luận từng bước giống con người. Bài viết này của VNPT AI sẽ giúp bạn đọc hiểu rõ khái niệm, cách hoạt động, các biến thể, ứng dụng cũng như ưu – nhược điểm của kỹ thuật này.
Chain of Thought (CoT) Prompting là gì?
Chain of Thought (CoT) Prompting là một kỹ thuật thiết kế prompt giúp mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) suy luận tốt hơn trong các tác vụ phức tạp như giải toán, tư duy logic hay phân tích tình huống. Thay vì yêu cầu trả lời trực tiếp, kỹ thuật này hướng dẫn mô hình trình bày từng bước suy nghĩ, giống như việc con người diễn đạt suy nghĩ thành lời. Ví dụ, thêm chỉ dẫn như “giải thích từng bước” vào câu hỏi để hướng dẫn mô hình diễn giải quá trình lập luận.
Nghiên cứu của Google Research, Brain Team, công bố tại NeurIPS 2022 cho thấy CoT giúp cải thiện rõ rệt độ chính xác trong các bài kiểm tra về toán học, suy luận thông thường và ký hiệu. Hiệu quả của CoT chỉ xuất hiện ở mô hình có quy mô đủ lớn. Tuy nhiên, nhờ huấn luyện theo chỉ dẫn, ngay cả các mô hình nhỏ hơn như IBM Granite Instruct cũng có thể áp dụng CoT khi được huấn luyện với dữ liệu phù hợp.
>>> Đọc thêm: Prompt Engineering là gì?
Các biến thể của Chain of Thought (CoT)
Kỹ thuật Chain of Thought (CoT) Prompting đã được phát triển thành nhiều biến thể khác nhau như:
Zero-shot Chain of Thought
Biến thể này cho phép mô hình tự suy luận mà không cần ví dụ mẫu hay huấn luyện bổ sung. Mô hình tận dụng kiến thức có sẵn để phân tích và đưa ra các bước suy luận logic. Zero-shot CoT đặc biệt hữu ích trong những tình huống mà dữ liệu huấn luyện chuyên biệt không có sẵn.
Ví dụ, khi được hỏi: "Quốc gia nào giáp Pháp và có cờ đỏ trắng?", mô hình có thể suy luận: "Pháp giáp với Thụy Sĩ" → "Cờ Thụy Sĩ có màu đỏ trắng" → Kết luận: Thụy Sĩ.
Automatic Chain of Thought (Auto-CoT)
Auto-CoT tự động tạo và lựa chọn các bước suy luận trung gian, giúp người dùng không cần soạn prompt thủ công. Biến thể này giúp mở rộng khả năng ứng dụng CoT cho nhiều người dùng và nhiều tác vụ hơn.
Ví dụ với bài toán: "Bạn có sẵn 3 quả táo, mua thêm 5 quả nữa. Tổng cộng có bao nhiêu?", hệ thống có thể tự sinh: "Bắt đầu với 3 quả" → "Cộng thêm 5 quả" → "Tổng là 8 quả".
Multimodal Chain of Thought
Đây là biến thể mở rộng CoT sang đa phương thức (multimodal), cho phép mô hình xử lý cả văn bản và hình ảnh để suy luận.
Ví dụ, khi xem một bức ảnh bãi biển đông người kèm câu hỏi: "Bãi biển này có thể đông vào mùa hè không?", mô hình kết hợp hình ảnh (bãi biển đông, trời nắng) cùng kiến thức (mùa hè là mùa du lịch biển) để đưa ra kết luận: Có khả năng cao bãi biển sẽ càng đông vào mùa hè.
Nguyên lý hoạt động của Chain of Thought Prompting
Chain of Thought (CoT) Prompting hoạt động dựa trên việc giúp mô hình học cách suy luận có trình tự thông qua các ví dụ mẫu. Quá trình này diễn ra theo 4 bước chính:
1. Câu hỏi và câu trả lời mẫu (Q1 – A1)
Mọi thứ bắt đầu với một cặp ví dụ: một câu hỏi (Q1) kèm câu trả lời có trình bày suy luận từng bước (A1). Đây là mẫu chuẩn để mô hình ghi nhớ cấu trúc suy luận.
2. Nhận diện mẫu suy luận
Mô hình phân tích cách lập luận trong Q1 – A1, từ đó hình thành khuôn mẫu về cách tư duy theo chuỗi logic.
3. Áp dụng vào câu hỏi mới (Q2)
Khi nhận được câu hỏi tiếp theo (Q2), mô hình sẽ vận dụng kiểu suy luận đã học từ Q1 – A1 để tạo ra câu trả lời có cấu trúc tương tự, đảm bảo mạch lạc và hợp lý.
4. Tối ưu bằng phản hồi của con người
Trong quá trình huấn luyện, thay vì phải viết từng prompt thủ công, con người chỉ cần đưa ra phản hồi chất lượng về câu trả lời của mô hình. Phản hồi này được sử dụng trong kỹ thuật Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) để mô hình cải thiện độ chính xác qua từng vòng học.
Lợi ích và hạn chế của Chain of Thought Prompting
Dưới đây là những tiềm năng cũng như những giới hạn của phương pháp Chain of Thought trong quá trình ứng dụng.
Lợi ích
- Tăng độ chính xác trong suy luận: Việc yêu cầu mô hình phân tích từng bước giúp giảm sai sót, đặc biệt ở các bài toán logic hoặc tình huống cần lập luận chặt chẽ.
- Minh bạch hóa quá trình ra quyết định: CoT cho phép hiển thị toàn bộ chuỗi suy luận, giúp người dùng hiểu mô hình đi đến kết luận như thế nào, từ đó tăng độ tin cậy.
- Hỗ trợ suy luận nhiều bước: CoT đặc biệt hiệu quả cho các nhiệm vụ có cấu trúc tầng bậc như giải toán, phân tích nhân - quả hoặc xử lý dữ liệu phức tạp.
- Tăng cường tính sư phạm: Cách trình bày từng bước giống phương pháp giảng dạy chi tiết, hỗ trợ đắc lực trong việc minh họa, giải thích hoặc hướng dẫn học tập.
- Tính ứng dụng rộng: Phương pháp có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau từ giáo dục, nghiên cứu đến hỗ trợ ra quyết định nhờ khả năng làm rõ và hệ thống hóa lập luận.
Hạn chế
- Phụ thuộc vào chất lượng prompt: Hiệu quả của CoT phụ thuộc lớn vào việc xây dựng prompt mẫu. Nếu prompt hoặc ví dụ không rõ ràng, mô hình có thể dễ dẫn đến suy luận sai.
- Tốn tài nguyên tính toán: Việc sinh và xử lý nhiều bước lập luận khiến CoT tiêu tốn thời gian và năng lực xử lý hơn so với cách prompt thông thường.
- Dễ gây hiểu sai: Mô hình có thể tạo ra chuỗi suy luận nghe có vẻ hợp lý nhưng thực chất sai lệch, dẫn đến kết luận sai.
- Tốn công xây dựng: Việc thiết kế prompt CoT hiệu quả đòi hỏi kiến thức sâu về bài toán và hiểu rõ năng lực của mô hình, không dễ thực hiện đại trà.
- Nguy cơ overfitting: Mô hình có thể bị ‘overfitting’ vào một kiểu suy luận nhất định, làm giảm khả năng thích ứng với các dạng bài khác.
- Khó đánh giá chất lượng suy luận: Dù CoT giúp tăng tính giải thích, nhưng việc đo lường mức cải thiện về năng lực suy luận vẫn là thách thức. Nguyên nhân là tiêu chí đánh giá chủ yếu mang tính định tính và phụ thuộc nhiều vào đánh giá chủ quan.
Ứng dụng của Chain of Thought Prompting
Với khả năng phân tích vấn đề thành từng bước lập luận rõ ràng, Chain of Thought (CoT) Prompting đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như:
Trợ lý ảo và chatbot thông minh
CoT giúp các chatbot và trợ lý ảo xử lý tốt hơn những tình huống hội thoại phức tạp. Nhờ khả năng suy luận từng bước, chatbot có thể hiểu ngữ cảnh sâu hơn, giải quyết vấn đề hiệu quả và phản hồi tự nhiên như con người.
Chăm sóc khách hàng
Các chatbot hỗ trợ khách hàng sử dụng CoT để phân tích yêu cầu từng bước, đưa ra câu trả lời chính xác và sát với vấn đề của người dùng. Nhờ đó không chỉ cải thiện trải nghiệm khách hàng mà còn giảm tải cho đội ngũ chăm sóc thủ công.
Nghiên cứu và đổi mới
Trong lĩnh vực khoa học, CoT giúp các nhà nghiên cứu cấu trúc quá trình tư duy, đưa ra giả thuyết mới và tiếp cận vấn đề một cách hệ thống hơn. Cách tiếp cận này có thể đẩy nhanh tiến trình khám phá và sáng tạo.
Viết nội dung và tóm tắt
CoT hỗ trợ tạo dàn ý, tổng hợp thông tin bằng cách sắp xếp nội dung theo trình tự logic. Nhờ đó, văn bản được tạo ra mạch lạc, dễ theo dõi, đặc biệt hữu ích trong viết bài, tạo báo cáo hay biên soạn tài liệu giảng dạy.
Giáo dục và học tập
Trong các nền tảng học trực tuyến, CoT được dùng để giải thích từng bước giải bài toán hoặc khái niệm khó – đặc biệt trong các môn như toán học, vật lý, hóa học. Việc mô phỏng quá trình tư duy giúp học sinh hiểu bản chất vấn đề, thay vì chỉ học thuộc kết quả.
Một số câu hỏi thường gặp về CoT
Dưới đây là một số câu hỏi phổ biến liên quan đến kỹ thuật Chain of Thought Prompting trong thực tế:
Chain of Thought có thể được kết hợp với few shot Prompting trong trường hợp nào?
CoT thường được kết hợp với Few-shot Prompting khi cần mô hình giải quyết các tác vụ có nhiều bước suy luận, nhưng chưa có dữ liệu huấn luyện chuyên biệt. Người dùng cung cấp một vài ví dụ mẫu có chuỗi lập luận rõ ràng để mô hình học theo. Cách làm này hiệu quả trong các bài toán phức tạp như giải toán, phân tích tình huống hoặc suy luận đạo đức.
Có thể sử dụng Chain of Thought Prompting với bất kỳ mô hình AI nào không?
Không. CoT chỉ thực sự hiệu quả với các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4, Claude, Gemini..., vốn có khả năng hiểu chuỗi logic và ghi nhớ tốt. Các mô hình nhỏ hoặc chưa tinh chỉnh chuyên sâu thường khó duy trì lập luận nhiều bước, dễ đưa ra câu trả lời sai hoặc rời rạc. Vì vậy, lựa chọn mô hình phù hợp là yếu tố quan trọng khi áp dụng CoT.
Kết luận
Thông qua những chia sẻ của VNPT về Chain of Thought Prompting có thể thấy phương pháp này đã mở ra hướng tiếp cận mới cho các bài toán cần suy luận nhiều bước. Dù còn một số hạn chế nhưng CoT vẫn cho thấy tiềm năng ứng dụng lớn trong giáo dục, nghiên cứu, chăm sóc khách hàng và nhiều lĩnh vực khác. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, Chain of Thought Prompting hứa hẹn sẽ là nền tảng quan trọng trong thế hệ AI có khả năng lập luận ngày càng giống con người.
