Chain-of-Thought (CoT) prompting là gì và khi nào dùng?

Chain-of-Thought là kỹ thuật yêu cầu model "suy nghĩ từng bước" trước khi đưa ra đáp án cuối, thay vì trả lời trực tiếp. Tăng độ chính xác đáng kể trên các task reasoning (toán, logic, nhiều bước).

Hai dạng: Zero-shot CoT — thêm câu "Let's think step by step" vào cuối prompt. Few-shot CoT — ví dụ mẫu có lời giải chi tiết để model bắt chước.

Ví dụ:

Q: "Một shop bán 23 áo thứ 2, 18 áo thứ 3.
    Mỗi áo 15$. Tổng doanh thu 2 ngày?"

Naive: "615$"  (có thể sai)
CoT: "Thứ 2: 23×15=345. Thứ 3: 18×15=270.
      Tổng: 345+270=615$"

Khi nào dùng: task cần reasoning nhiều bước, toán/logic, extraction từ văn bản phức tạp, decision với nhiều điều kiện. Khi KHÔNG cần: task đơn giản (classification, tóm tắt ngắn) — CoT chỉ tốn token thêm mà không cải thiện.

Mở rộng: Self-Consistency (sample nhiều CoT, lấy đáp án đa số), Tree of Thoughts (khám phá nhiều nhánh suy luận), ReAct (CoT + tool use). Các model reasoning mới (o1, o3, Claude extended thinking) đã internalize CoT nên prompt không cần ép nữa.