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什么是思维链（Chain of Thought, CoT）？

思维链 (CoT) 是一种提示技术，它引导语言模型逐步思考问题，模拟人类的思考过程。与直接给出答案不同，CoT 提示会让模型在给出最终答案之前，先展示一系列中间的推理步骤。就像一条链条一样，每个步骤都连接着前一步，最终导向答案。

CoT 的核心优势：

• 提高复杂推理能力: CoT 尤其擅长解决需要多步推理、逻辑推理或算术推理的复杂问题。通过分解问题并逐步解决，模型能更有效地处理复杂任务。
• 增强可解释性: CoT 输出的推理步骤让用户能够理解模型的思考过程，而不仅仅是得到一个黑箱式的答案。这有助于验证答案的合理性，并发现潜在的错误或偏差。
• 促进上下文学习: 通过在提示中提供少量的 CoT 示例 (few-shot CoT)，可以引导模型学习 CoT 的推理模式，并在新的问题上应用这种模式。

设计 CoT 提示词的关键要素：

要让 AI 模型以 CoT 方式回答问题，您的提示词需要包含以下关键要素：

1. 明确的问题陈述: 清晰、准确地提出您希望 AI 回答的问题。这是 CoT 的起点。
2. 引导模型进行逐步推理的指令: 这是 CoT 提示词的核心！您需要明确指示模型展示其思考过程，而不是直接给出答案。 常见的指令包括：
   • 让我们一步一步思考。
   • 请逐步推理，得出你的答案。
   • 为了得出结论，请详细说明你的思考过程。
   • 请像一个专家一样思考，逐步分析问题。
   • 在给出最终答案之前，请先解释你的思考步骤。
3. （可选但推荐）少样本 CoT 示例 (Few-shot CoT): 如果您希望模型学习特定的 CoT 推理模式，可以在提示中提供几个问题和对应的 CoT 解答示例。这能显著提升 CoT 的效果，尤其对于更复杂的任务。
4. （可选）格式要求: 您可以指定期望的 CoT 输出格式，例如使用编号列表、步骤描述等，以提高输出的可读性。

CoT 提示词示例和解释：

让我们通过一些具体的例子来说明如何设计 CoT 提示词。

示例 1： 简单的算术问题

问题: “商店里有 15 个苹果。如果卖出 7 个，还剩下多少个苹果？”

没有 CoT 的提示词 (直接提问):

商店里有 15 个苹果。如果卖出 7 个，还剩下多少个苹果？

CoT 提示词 (引导逐步推理):

问题：商店里有 15 个苹果。如果卖出 7 个，还剩下多少个苹果？
请逐步推理，得出你的答案。

更详细的 CoT 提示词 (更明确的指令):

问题：商店里有 15 个苹果。如果卖出 7 个，还剩下多少个苹果？
为了解决这个问题，请一步一步思考：
第一步：理解问题，我们需要计算的是什么？
第二步：确定使用什么数学运算？
第三步：执行计算。
第四步：给出最终答案。

示例 2： 逻辑推理问题

问题: “如果所有的猫都会喵喵叫，而咪咪是一只猫，那么咪咪会做什么？”

没有 CoT 的提示词 (直接提问):

如果所有的猫都会喵喵叫，而咪咪是一只猫，那么咪咪会做什么？

CoT 提示词 (引导逻辑推理):

问题：如果所有的猫都会喵喵叫，而咪咪是一只猫，那么咪咪会做什么？
请像一个逻辑学家一样思考，逐步推理得出答案。 让我们一步一步来。

更详细的 CoT 提示词 (包含步骤引导):

问题：如果所有的猫都会喵喵叫，而咪咪是一只猫，那么咪咪会做什么？
为了推理出答案，请按照以下步骤思考：
第一步：分析前提条件。前提一是什么？前提二是什么？
第二步：根据前提条件，你能得出什么结论？
第三步：总结结论，给出答案。

示例 3： 需要常识和推理的开放式问题

问题: “如果我把冰块放在阳光下，会发生什么？”

没有 CoT 的提示词 (直接提问):

如果我把冰块放在阳光下，会发生什么？

CoT 提示词 (引导常识推理):

问题：如果我把冰块放在阳光下，会发生什么？
请逐步思考，解释会发生什么现象，并说明原因。 让我们一步一步分析。

更详细的 CoT 提示词 (引导物理现象解释):

问题：如果我把冰块放在阳光下，会发生什么？
请像一个物理学家一样思考，逐步解释：
第一步：冰块的初始状态是什么？
第二步：阳光照射会带来什么影响？
第三步：冰块会发生什么变化？ 为什么会发生这种变化？
第四步：总结现象，给出最终描述。

少样本 CoT 提示 (Few-shot CoT Example):

如果您想让模型学习更复杂的 CoT 模式，可以提供几个示例。 例如，假设您想让模型以更详细的方式解释推理过程：

以下是一些问题和逐步推理的例子。请学习这种推理方式，并在回答新问题时也采用这种方式。**示例 1：**
问题：小明有 3 个苹果，小红给了他 2 个苹果，他又吃了 1 个苹果，现在小明有几个苹果？
推理步骤：
1. 小明一开始有 3 个苹果。
2. 小红又给了他 2 个苹果，所以苹果数量增加了 2 个，现在有 3 + 2 = 5 个苹果。
3. 他吃了 1 个苹果，苹果数量减少了 1 个，现在有 5 - 1 = 4 个苹果。
最终答案：小明现在有 4 个苹果。**示例 2：**
问题：如果今天是星期二，那么后天是星期几？
推理步骤：
4. 今天是星期二。
5. 明天是星期三。
6. 后天是星期四。
最终答案：后天是星期四。---现在，请用类似的逐步推理方式回答以下问题：问题：商店里有 20 本书，卖出 8 本后，又进货 5 本，现在商店里有多少本书？
请逐步推理，得出答案。

优化 CoT 提示词的技巧：

• 指令的清晰度: 确保引导 CoT 的指令清晰明确，避免歧义。
• 问题的复杂性: CoT 更适合解决中等或高等复杂度的推理问题。对于过于简单的问题，可能不需要 CoT。
• 模型的能力: 不同的 AI 模型对 CoT 的支持程度和效果可能有所不同。较新的、更强大的模型通常 CoT 效果更好。
• 迭代和调整: 设计有效的 CoT 提示词可能需要一些尝试和调整。观察模型的输出，根据结果改进提示词。
• 结合其他提示技巧: CoT 可以与其他提示技巧结合使用，例如角色扮演 (role-playing)、情景设定等，以进一步增强模型的推理能力。

总结:

设计 CoT 提示词的关键在于 明确引导 AI 模型展示其逐步思考过程，而不是直接给出答案。 通过在提示词中加入引导推理的指令、可选的少样本示例和清晰的问题陈述，您可以有效地让 AI 以思维链的方式回答问题，从而提高其推理能力、可解释性和答案的质量。