Multiple Chain-of-Thought: параллельные цепочки рассуждений вместо одной

LLM может ошибиться на первом же шаге рассуждений — и дальше педантично вести тебя к неправильному ответу, потому что каждый следующий токен зависит от предыдущих. В многошаговых задачах (анализ ситуации, связывание фактов, оценка решений) такая ошибка размножается на всю цепочку. Multiple Chain-of-Thought решает проблему через параллелизм: модель генерирует 3-5 независимых цепочек рассуждений для одного вопроса, каждая идёт своим путём. Финальный ответ выбирается на основе консенсуса или самых убедительных аргументов — если одна цепочка ушла в ошибку, две другие могут остаться на верном пути.