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思维链 CoT

最初的语言模型都是基于经验的，只能根据词汇之间的相关性输出答案，根本没有思考能力……

但是从使用思维链后，大模型已经是有思考能力的。能进行一定的推理。

2021年，OpenAI在训练神经网络过程中有一个意外发现。

神经网络他可以很好地模仿现有的数据，很少犯错误。

可是如果你给他出个没练过的题目，他还是说不好。于是你就让他继续练。

继续训练好像没什么意义，因为现在只要是模仿他就都能说得很好，只要是真的即兴发挥他就不会。

但你不为所动，还是让他练。

$10^2$ 到 $10^5$ 训练完全没有成果。

就这样练啊练，惊奇地发现，他会即兴演讲了！给他一个什么题目，他都能现编现讲，发挥得很好！

• 一千步乃至一万步，模型对训练题的表现已经非常好了，但是对生成性题目几乎没有能力
• 练到10万步，模型做训练题的成绩已经很完美，对生成性题也开始有表现了
• 练到100万步，模型对生成性题目居然达到了接近100%的精确度

这就是量变产生质变。研究者把这个现象称为「开悟（Grokking）」。

2022年8月，谷歌大脑研究者发布一篇论文，专门讲了大型语言模型的一些涌现能力，包括少样本学习、突然学会做加减法、突然之间能做大规模、多任务的语言理解、学会分类等等……

而这些能力只有当模型参数超过1000亿才会出现 —— 涌现新能力的关键机制，叫 思维链。

思维链就是当模型听到一个东西之后，它会嘟嘟囔囔自说自话地，把它知道的有关这个东西的各种事情一个个说出来。

思维链是如何让语言模型有了思考能力的呢？

比如你让模型描写一下“夏天”，它会说：“夏天是个阳光明媚的季节，人们可以去海滩游泳，可以在户外野餐……”等等。

只要思考过程可以用语言描写，语言模型就有这个思考能力。

怎么用思维链呢？

思维链的主要思想是通过向大语言模型展示一些少量的样例，在样例中解释推理过程。

那大语言模型在回答提示时也会显示推理过程，这种推理的解释往往会引导出更准确的结果。

既然如此，只要我们设置好让模型每次都先思考一番再回答问题，ta就能自动使用思维链，ta就有了思考能力。

LangChain

LangChain 编程是一种新的编程方式，改变了传统的编程思维。

在这种方式中，你不是直接编写代码来解决问题，而是定义一系列的工具和流程，然后让大型人工智能模型（比如ChatGPT）去执行这些流程，提供逻辑判断和流程组合。

这种编程方式的挑战在于它需要一种不同的思维方式：你需要更多地考虑如何设计流程和使用工具，而不是直接编写代码。调试也更加复杂，因为你需要以一种更加语义化的方式来编程，这意味着要非常清楚地表达你的意图，才能得到确切的答案或预期的结果。

LangChain 编程是一种利用人工智能来辅助编程的方法，它要求编程者以一种新的方式思考问题和解决问题。

更多的思考聚焦于是如何确保模型的稳定性，而不是传统意义上的业务逻辑编程。

有几个关键点：

1. 模型的选择和管理：选择合适的人工智能模型对于任务至关重要。不同的模型适合不同类型的任务，因此理解每个模型的优势和局限性是重要的。

2. 数据和输入的处理：虽然不需要深入编写复杂的业务逻辑，但确保输入数据的质量和适用性对于获取可靠结果至关重要。这包括数据的清洗、格式化和预处理。

3. 流程的设计：设计有效且高效的工作流程来协调不同的工具和服务，确保它们能够适当地交互和响应用户需求。

4. 错误处理和稳定性：在自动化的环境中，需要特别关注异常情况的处理和系统的稳定性。这包括对意外情况的预测、监控系统表现以及制定相应的应对策略。

5. 用户交互和体验：即使焦点放在模型的稳定性上，用户体验仍然非常重要。这包括确保用户能够以直观、高效的方式与系统交互。

LangChain API 文档：https://python.langchain.com.cn/docs/get_started/introduction

• LangChain 更新很快，前段时间写的代码，现在就不能用了，有时候API文档也是错的
• 那可去 LangChain 的 GitHub 开一个 Issue，很快就可以得到解答

一时间我也不知道该怎么写，昨日编程行万里，今朝更新又重启。

这里会把重点放在框架上，心中有框架可以快速适应新技术。

基础层：models、LLMs、index

能力层：Chains、Memory、Tools

应用层：文档问答、数据库问答、智能体Agents

LangChain 大模型结合

打造 AutoGPT