思维链（Chain of Thought, CoT）：提升大模型推理能力的关键技术

1 什么是思维链（Chain of Thought, CoT）？

NLP 的研究人员在研究过程中有时会发现大模型的“涌现”现象：当模型的参数量突破某个规模时，性能显著提升，表现出让人惊艳、意想不到的能力，比如语言理解能力、生成能力、逻辑推理能力等。一般来说，模型在 100亿（10B） 到 1000亿（100B） 参数区间，可能产生能力涌现。但一味地靠砸钱买算力扩大模型的规模和运气，也未必能获得“涌现”的效果。强大的逻辑推理是大语言模型“智能涌现”出的核心能力之一，好像AI有了人的意识一样。

类 GPT 应用的“翻车”问题大多都是数学算术题、逻辑思考题等，这类需要精确推理的问题，而这正是思维链能够重点解决的。也就是说，只有解锁了思维链技术，大语言模型才有可能“涌现”。

思维链（Chain of Thought，简称CoT）是一种用于提升大型语言模型（LLM）复杂推理能力的技术，通过引导模型展示出逐步的推理过程，而不是直接给出最终答案，能够显著提高模型在算术、常识和符号推理等任务上的表现。

这种方法最早由Google Research团队的Jason Wei在2022年1月放到Arxiv上（论文：Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models），并迅速成为提升LLM推理能力的重要技术。

2 CoT的核心原理

2.1 中间推理步骤

CoT的核心思想是让模型生成一系列中间推理步骤，这些步骤构成了从问题到答案的"思维链"。例如，在解决数学问题时，模型会先展示计算过程，再给出最终答案，而不是直接输出结果。

2.2 两种实现方式

• Few-shot CoT：在输入提示中提供几个包含逐步推理过程的示例
• Zero-shot CoT：通过简单指令（如"让我们一步步思考"）激发模型的逐步推理能力

2.3 自洽性（Self-consistency）

进阶的CoT技术会生成多条推理路径，然后选择最一致的答案，这种方法称为"自洽性"，可以进一步提高准确率。

3 CoT的实际应用示例

3.1 数学问题解决

3.2 常识推理

问题：如果今天下雨，小明会选择什么交通工具上班？已知小明平时骑自行车上班，但有雨时会坐地铁。

传统模型输出：地铁

CoT模型输出：

1. 小明平时的通勤方式是骑自行车
2. 但今天下雨，骑自行车会淋湿
3. 已知下雨时小明会选择坐地铁
4. 因此今天小明会选择坐地铁上班
5. 最终答案：地铁

4 CoT的优势与价值

1. 提升复杂任务表现：在GSM8K（小学数学题）等基准测试中，CoT将模型准确率从约20%提升到50%以上

2. 增强可解释性：通过展示推理过程，用户可以理解模型是如何得出结论的

3. 降低幻觉风险：逐步验证可以减少模型直接输出错误答案的概率

4. 通用性强：适用于各种需要推理的任务，包括数学、常识推理、符号操作等

5 如何有效使用CoT

1. 设计好的提示模板：提供清晰的逐步推理示例

   问题：{示例问题}
   思考过程：
   - 第一步...
   - 第二步...
   - ...
   答案：{正确答案}
   

2. 结合其他技术：

   • 与自洽性（Self-consistency）结合，生成多条推理路径后投票选择最佳答案
   • 与验证机制结合，检查每一步的合理性

3. 调整解码参数：

   • 提高temperature以获得更多样化的推理路径
   • 使用beam search保持推理连贯性

6 CoT的局限性

1. 不适用于所有任务：对于不需要多步推理的简单任务，CoT可能增加计算成本而不提升效果

2. 依赖模型能力：小型语言模型可能无法生成有效的推理链

3. 可能产生错误推理：中间步骤的错误会导致最终答案错误

4. 增加响应时间：生成多步推理比直接回答问题需要更多时间

7 未来发展方向

1. 自动CoT提示工程：研究如何自动生成最优的CoT提示

2. 多模态CoT：将视觉等信息纳入思维链

3. 可验证的CoT：开发能够自我验证每一步推理正确性的机制

4. 领域专用CoT：针对医疗、法律等专业领域的优化版本

8 实践建议

对于开发者来说，可以：

1. 在HuggingFace等平台尝试开源的CoT模型
2. 使用LangChain等框架集成CoT能力
3. 针对特定领域收集CoT示例微调模型
4. 结合RAG（检索增强生成）提升CoT的事实准确性

9 结语

思维链技术显著提升了大型语言模型的推理能力，使其更接近人类的思考方式。随着模型规模的扩大和技术的进步，CoT将继续在复杂问题解决、决策支持等场景中发挥重要作用。理解并合理应用CoT，将是开发智能应用的重要技能。

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参考资源：

• Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
• Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning
• Large Language Models are Zero-Shot Reasoners