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提示学习

提示学习中的思维链、自洽性、思维树是理解和提升大模型推理能力和逻辑组织能力的关键概念。
在提示学习中，思维链、自洽性、思维树是三种提升模型复杂复杂推理能力的核心方法。

思维链

思维链指的是模型在生成文本时，逐步展开的一系列逻辑推理步骤或思考路径。它将复杂问题差分成多个中间推理环节，形成连贯的逻辑链条，从而帮助模型更准确地解决复杂推理任务。如数学题，常识推理等 。通过思维链提示，模型不再是简单的从输入直接映射到输出，而是模拟人类的思考过程，逐步展开思考，提升推理的准确性和可解释性。

1、解决数学题时，模型会先列出解题步骤，再给出答案
2、思维链技术是大语言模型“智能涌现”的核心，使模型具备多步推理能力

自洽性

自洽性强调思维结果的内在逻辑一致性，即最终结论不自相矛盾。它是对思维过程或结果的要求。但不要求每一步思考都必须完全自洽。因为人类思维中存在灵感、类比、泛化等非严格逻辑步骤。自洽性更多体现在对最终方案或理论的严格逻辑检验上，确保整体没有矛盾。创造阶段可以大胆尝试，调整阶段则用逻辑进行检验和修正，最终达到自洽

1、自洽是对最终结果的要求，不是对每一步思考的限制
2、创造新想法时允许不自洽，调整细化时强调自洽

思维树

思维树是一种层级化、树状结构的思考组织方式，将复杂问题分解成多个层次的子问题或者决策点。根节点是核心问题，分支代表不同的思考方向或任务，进一步细化成更具体的子任务。思维树帮助清晰的组织和管理复杂的思考过程，便于分析决策和执行。

1、策划家庭聚会时，从邀请谁、准备什么食物、安排活动等大分支开始，逐层细化具体任务
2、思维树结构有助于明确问题的全貌和细节，支持系统化的解决方案设计