什么是链式思维（CoT）

什么是链式思维（CoT）

链式思维（Chain-of-thought，CoT）是一种用于提高大型语言模型（LLMs）在复杂推理任务中表现的提示策略。它通过引入一系列中间推理步骤，帮助模型逐步推理并最终得出正确答案，从而增强了模型的推理能力和可解释性。

具体来说，CoT 的工作原理是通过在提示中加入中间推理步骤，使模型能够展示其推理过程。例如，在解决一个数学问题时，CoT 不仅要求模型给出最终答案，还要求模型展示如何一步步推理出这个答案。这种方法有助于模型更好地理解和解决复杂问题，同时也提高了模型的透明度和可解释性。

CoT 的一个重要变体是少至多提示（least-to-most prompting），它将复杂问题分解为一系列更简单的子问题，并使用之前解决的子问题的答案来解决每个子问题。这种方法特别适用于需要逐步推理的任务，如数学推理和常识推理。

CoT 还可以与其他技术结合使用，如多模态思维链（Multimodal-CoT），它结合了语言和视觉模态的信息，以提高模型在需要多模态推理的任务中的表现。

链式思维（CoT）是一种有效的提示策略，通过引入中间推理步骤，显著提高了大型语言模型在复杂推理任务中的表现，增强了模型的推理能力和可解释性。