思维链（Chain of Thoughts, CoT）：AI推理能力的重要突破

思维链（Chain of Thoughts, CoT）：AI推理能力的重要突破

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/2201_75445395/article/details/139585199

思维链（Chain of Thoughts, CoT）是AI领域中一种重要的技术方法，通过引导AI模型进行逐步推理，可以显著提升其在复杂问题上的表现。本文将详细介绍思维链的原理、应用以及不同类型的具体实现方法。

背景与提出

思维链的概念最早由Jason Wei等人在2022年提出，相关论文《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》详细阐述了这一方法。该研究发现，通过引导AI模型进行逐步推理，可以显著提升其在复杂问题上的表现。

应用场景与基本原理

思维链方法特别适用于涉及计算和逻辑推理等复杂问题的场景。其基本原理是通过让AI生成更多相关的内容，构成更丰富的“上文”，从而提升“下文”正确的概率。具体实现时，可以在提问时添加“Let’s think step by step”，并提供详细的示例，帮助模型更好地理解问题。

不同类型的思维链方法

思维链方法可以根据是否需要训练数据分为两大类：

人工增强型

• 少样本思维链（Few-shot CoT）：通过少量数据训练模型，增强其泛化能力。这种方法需要较高的投入，但可以显著提升模型的推理能力。

自动推理型

• 零样本思维链（Zero-shot CoT）：在提问时直接以“Let’s think step by step”开头，AI会自动将问题分解成多个步骤逐步解决，从而获得更准确的结果。
• 自动思维链（Auto CoT）：在使用“Let’s think step by step”引导的同时，添加示例帮助模型更好地理解问题。这种方法不需要额外训练，完全依赖于示例的引导。

参考文献

[1] Wei J, Wang X, Schuurmans D, et al. Chain-of-thought prompting elicits reasoning in large language models[J]. Advances in neural information processing systems, 2022, 35: 24824-24837.