一文详解：大模型思维链是什么？
一文详解：大模型思维链是什么？
思维链（Chain of Thought，CoT）是大语言模型实现复杂推理的关键技术。它通过将推理过程分解为多个中间步骤，使模型能够像人类一样逐步分析问题，从而显著提高其在数学、逻辑推理等领域的表现。
什么是思维链？
思维链（Chain of Thought，CoT）是人工智能领域的一个重要概念。它借鉴了人类在工作、学习中常用的思维导图方法，通过详细的分析步骤，逐步推理问题的过程。这种步骤分解的方式应用在提示学习中，就被称为思维链提示。它使AI不再只是简单地“填空”，而是能够进行深入的分析和推理。
强大的逻辑推理能力是大语言模型“智能涌现”的核心能力之一，而推理能力的关键就在于思维链。近年来，随着计算能力的不断提升，大语言模型如雨后春笋般涌现，例如GPT、文言一心、DBRX等。尽管这些模型在文本摘要、问答、翻译等方面表现出色，但在数学算术题、逻辑思考题等需要精确推理的问题上仍存在不足。而思维链正是解决这些问题的关键技术。
思维链的工作原理
2022年，Google在论文《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》中首次提出思维链的概念。与传统的从输入直接到输出的映射方式不同，思维链结合了“rationale-augmented”和“few-shot”的优点，提出了一种“few-shot prompting”的方式。其中，Cot指的是自然语言形式的中间推理步骤，其prompt形式为（input，chain of thought，output）的三元组。
思维链的效果
思维链通过生成一系列中间推理步骤来提高大语言模型的复杂推理能力。有了思维链提示的加持，大模型的逻辑推理能力显著提升。例如，在解决数学问题时，使用PaLM这个540B参数的超级LLM，CoT的表现是传统prompting的300%以上。此外，思维链还能解决常识推理、Last Letter Concatenation（最后一个字母串联）和coin flip（抛硬币）等问题。
通过思维链，大模型能够将语义直接转化为方程，从而更好地推理问题。这就像是给模型施了魔法，原本无法解决的复杂问题，现在也能迎刃而解。
总结
思维链是大语言模型实现真正智慧的关键技术。它通过模拟人类解决问题的过程，将多步骤推理问题分解为多个中间步骤，显著提高了模型的推理能力和可解释性。随着这项技术的不断发展和完善，大语言模型将在更多领域展现出更强大的智能。