Geht es um Schlussfolgerungen, die das LLM ziehen soll (wie etwa bei dem Auftrag, eine bestimmte Textstelle zu interpretieren), ist das <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Chain-of-Thought-Prompting</hi> sinnvoll. Bei diesem Ansatz wird das LLM aufgefordert, jeden Schritt, den es bei der Lösung der Aufgabe unternimmt, zu erklären. Diese Art der Reflexionsleistung befähigt das LLM einerseits zu komplexeren „Denkweisen“, andererseits kann die Arbeitsweise für Außenstehende besser nachvollzogen werden (Liu et al., 2021).