【一文了解】大模型的思維鏈技術（CoT）

發布于 2025-4-29 00:22

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在機器學習領域中，Chain-of-Thought（思維鏈）技術是一種在大語言模型（LLM）推理任務中非常重要的方法，它誕生的目的是使模型能夠像人類一樣，通過一系列中間推理步驟來得出最終答案，而不是簡單地給出一個直接的答案。這種能力對于提升模型的解釋性、可信度和解決復雜問題的能力至關重要，尤其是在涉及邏輯推理、數學計算、問答等需要多步推理的應用場景中。本篇我們一起來了解一下CoT技術。

一、什么是思維鏈技術

1.基本概念

思維鏈（CoT）技術本質上是一種提示工程（prompt engineering），它通過逐步分解問題和中間步驟來提高語言模型推理能力。其核心思想是讓模型不僅輸出最終答案，還要輸出中間的推理步驟，從而幫助模型更好地理解和解決復雜問題。

2. 工作原理

（1）拆解問題：CoT 強制模型把復雜問題拆解成若干個小步驟，而不是直接跳到結論。

（2）顯式推理：每一步都明確寫出來，就像你在草稿紙上演算一樣。

（3）減少錯誤：如果模型算錯了，我們能一眼看出錯在哪一步。

（4）增強可信度：你不僅得到了答案，還看到了模型的邏輯路徑，感覺像是跟它一起思考問題，而不只是得到一個“神諭式”的結果。

3. 舉例說明

我們通過一個簡單的例子，說明思維鏈能給用戶帶來哪些便利，假設有這樣一個問題：

"小明有 3 個蘋果，他又買了 2 個蘋果，然后給了朋友 1 個。他現在有多少個蘋果？"

普通的 Prompt ：

問：小明有 3 個蘋果，他又買了 2 個蘋果，然后給了朋友 1 個。他現在有多少個蘋果？

答：模型可能會直接給出一個答案： `4`

說明：對于簡單問題，把答案直接輸出可以滿足一些用戶的要求，但是這樣的輸出效果缺乏推理過程，用戶無法追溯模型的思維方式，可能存在錯誤率偏高的問題。

我們再來看看使用 CoT Prompt（思維鏈提示）：

問：幫我一步一步地推理以下問題：小明有 3 個蘋果，他又買了 2 個蘋果，然后給了朋友 1 個。他現在有多少個蘋果？展示你的思考過程。

答：小明有 3 個蘋果。他又買了 2 個蘋果，所以他現在有 3 + 2 = 5 個蘋果。然后他給了朋友 1 個。所以他現在有 5 - 1 = 4 個蘋果。

說明：這種方式引導模型逐步推理，結果更準確，解釋也更清晰。

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二、如何訓練具有思維鏈能力的模型

訓練一個具有思維鏈（CoT）能力的大模型，是當前NLP領域的前沿技術，整個過程包含了以下步驟：

1. 數據準備

收集包含詳細推理過程的高質量數據集，如數學題解、邏輯推理、規劃任務等
創建"問題-推理過程-答案"三元組格式數據
可采用人工標注、模型自舉(bootstrapping)或少樣本提示等方式擴充數據集

比如以下格式的數據集，就包含了CoT。

{"input": "1+2×3=？", "chain_of_thought": "先算乘法，2×3=6；再算加法，1+6=7", "output": "7"}
{"input": "小明有5個蘋果，小紅給了他3個，他又吃了1個，還剩幾個？", "chain_of_thought": "首先，小明有5個蘋果；然后，小紅給他3個，5 + 3 = 8；最后，他吃了1個，8 - 1 = 7。", "output": "7個"}