思考链（Chain of Thought, CoT）

1- 引言

在人工智能领域，特别是自然语言处理（NLP）中，大型语言模型（LLM）如 GPT-3、BERT 等已经展示了强大的能力。然而，这些模型在处理复杂推理任务时仍然面临挑战。为了解决这一问题，研究人员提出了思考链（Chain of Thought, CoT）方法，通过将复杂问题分解为多个简单步骤，显著提升了模型的推理能力。

2- 什么是思考链？

思考链（Chain of Thought, CoT）是一种改进的提示技术，旨在提升大型语言模型在复杂推理任务上的表现。

其核心思想是通过在提示中引入中间推理步骤，使模型能够逐步展开推理过程，从而更准确地解决问题。

3- 思考链的基本原理

思考链的基本原理是将一个复杂问题分解为若干个小问题，然后逐步解决这些小问题，最终得出完整的答案。

这种方法不仅适用于人工智能模型，也广泛应用于人类的日常思维过程。
例如，在解决数学问题时，可以将问题分解为多个步骤，每一步都进行详细的推理和计算，最终得出正确的结果。

4- 思考链在大语言模型中的应用

在大语言模型中，思考链提示（CoT prompting）通过提供一系列中间推理步骤，增强模型在复杂推理任务上的性能。

具体来说，思考链提示可以通过以下几种方式实现：

4.1- Few-shot CoT

Few-shot CoT 通过展示一些少量的示例，在这些示例中解释推理过程，模型在回答提示时也会显示推理过程。这种方法需要提供一些带有详细推理步骤的示例，以帮助模型理解如何逐步推理。

4.2- Zero-shot CoT

Zero-shot CoT 无需人为构造示例，只需要在提示词中加入特定的指令，如“Let’s think step by step”，模型就会生成一个思考链，从而得到更精准的答案。

这种方法不需要额外的训练数据，可以直接应用于各种推理任务。

5- 思考链的优势

思考链提示方法具有以下几个优势：

• 分解复杂问题：将多步推理任务分解成多个简单的子任务，降低问题难度。
• 提供步骤示范：为每一推理步骤提供语言表达，示范如何逐步推理。
• 引导组织语言：引导模型学习组织语言进行逻辑推理。
• 加强逻辑思维：模拟人类逻辑思维的过程，强化逻辑推理能力。
• 调动背景知识：激活模型的背景常识，帮助推理。
• 提供解释性：使模型的推理过程可解释，便于调试和改进。

6- 思考链的实现方法

6.1- 基于示例的思考链

在 Few-shot CoT 中，研究人员通常会提供一些带有详细推理步骤的示例。这些示例帮助模型理解如何逐步推理，从而在面对新问题时能够生成类似的推理步骤。

例如，在解决数学问题时，可以提供以下示例：

问题：罗杰有 5 个球，他又买了 2 罐，每罐 3 个球。罗杰现在有多少个球？
思考链：

1. 罗杰最初有 5 个球。
2. 每罐有 3 个球，2 罐共有 2 \* 3 = 6 个球。
3. 罗杰现在共有 5 + 6 = 11 个球。
   **答案**：11 个球。

6.2- 基于指令的思考链

在 Zero-shot CoT 中，只需要在提示词中加入特定的指令，如“Let’s think step by step”，模型就会生成一个思考链。例如：

问题：罗杰有 5 个球，他又买了 2 罐，每罐 3 个球。罗杰现在有多少个球？
提示：

Let's think step by step

.
思考链：

1. 罗杰最初有 5 个球。
2. 每罐有 3 个球，2 罐共有 2 \* 3 = 6 个球。
3. 罗杰现在共有 5 + 6 = 11 个球。
   **答案**：11 个球。

7- 思考链的应用场景

思考链提示方法适用于多种复杂推理任务，包括但不限于：

• 算术推理：解决涉及多步计算的数学问题。
• 常识推理：处理需要常识知识的推理任务。
• 符号运算：解决涉及符号操作的任务，如代数问题。

这种方法在处理涉及多步推理的任务时，尤其在标准提示效果不佳的情况下，表现尤为出色。

8- 思考链的研究进展

8.1- 自洽性（Self-consistency）

自洽性是对思考链的一种改进方法，通过生成多个思考链并对答案进行多数投票，从而提高推理的准确性。

这种方法不仅生成一个思考链，而是生成多个思考链，然后取多数答案作为最终答案。

8.2- 最少到最多提示（Least to Most prompting, LtM）

最少到最多提示过程将思考链提示过程进一步发展，首先将问题分解为子问题，然后逐个解决。

这种方法受到针对儿童的现实教育策略的启发，先前子问题的解决方案被输入到提示中，以尝试解决下一个问题。

9- 结论

思考链（Chain of Thought, CoT）作为一种改进的提示技术，通过将复杂问题分解为多个简单步骤，显著提升了大型语言模型在复杂推理任务上的表现。

随着这一技术的不断发展和应用，未来我们有望看到更多基于思考链的创新应用，进一步推动人工智能技术的发展。