什么是思维链（COT）

思维链（Chain of Thought，CoT）是一种改进的提示技术，旨在提升大型语言模型（LLM）在复杂推理任务中的表现。其核心思想是通过逐步推导出一系列中间步骤或子目标，这些中间步骤构成了一个“思维链”，最终引导模型得到正确的答案。

思维链允许模型将多步推理问题分解为中间步骤，这意味着额外的计算可以分配到需要推理的问题上，并且为模型的行为提供了一个可解释的窗口，提供了调试推理路径错误的机会。这种方法不仅有助于保持连贯性并减少失去推理过程的机会，还能够将复杂问题分解为更易于管理的子问题。

思维链提示的关键优势之一在于它允许语言模型生成中间推理步骤，从而帮助模型更好地理解和处理复杂的推理任务。这种技术特别适用于解决算术推理、常识推理和符号推理等复杂问题。

需要注意的是，思维链对小模型的效果有限，通常需要模型参数至少达到10B才能显著发挥作用。