Chain-of-thought prompting（链式思考提示）

1.大模型“涌现”的思维链

最近 AI 大厂的开发人员和高校的 NLP 研究人员，都在琢磨，怎么让大模型“涌现”。

所谓“涌现”，在大模型领域指的是当模型突破某个规模时，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。

但靠砸钱和运气，只一味把模型做的大大大，也未必能让AI“显灵”。

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。而推理能力的关键，在于一个技术——思维链（Chain of Thought，CoT）。

大家如果看过类 GPT 应用的翻车问题，会发现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。现在训练大语言模型的企业和机构很多，但能够训练出思维链并应用的很少。

换句话说，只有解锁了思维链技术，大语言模型才有可能“涌现”，才能在“大炼模型”的竞争中具备能力优势。下面具体介绍一下思维链（Chain of Thought，CoT）。

2.思维链（Chain of Thought，CoT）

Chain-of-thought prompting（链式思考提示）是一种新兴的基于语言模型的技术应用方式，尤其在大规模预训练模型如GPT-3及其后续版本中得到了广泛应用。这一方法鼓励模型不仅生成最终的答案，而且逐步展示出它是如何推理并得出结论的。在执行复杂问题求解时，模型会生成一系列中间步骤，每个步骤都可以视为解答问题的一个逻辑片段或计算过程的一部分。

具体来说，链式思考提示的方法通常涉及向模型提出问题，并要求它不仅提供答案，还要给出详细的解题过程，就像一个人在纸上一步步演算一样。这样做的好处包括：

提升可解释性：模型的输出不再是“黑箱”式的直接答案，而是展示了解决问题的完整思维链条，有助于理解模型的决策依据。
改善准确性：通过逐步推理，模型有可能发现并纠正自己在初步推理阶段的错误，从而提高最终答案的正确率。
泛化能力增强：当模型学习到如何分解和解决复杂问题时，它可能在遇到未曾见过但结构相似的问题时，运用相同的推理策略来找到解决方案。

链式思考提示是对现有大模型技术的重要补充，通过模拟人类解决问题时的思维方式，有助于提升模型在各种认知任务上的表现与可靠性。

3.思维链（Chain of Thought，CoT）的核心价值

链式思考提示（COT, Chain-of-Thought prompting）的核心价值在于让模型在回答问题时不仅仅依赖于对训练数据中的模式匹配，而是更多地体现了从基础概念出发、逐步构建和验证假设的思维过程，这是人类在解决问题时常采用的方式。链式思考提示（Chain-of-Thought prompting，简称COT）的关键优势，这种技术旨在促进预训练语言模型在解答问题时模拟人类的逻辑推理过程，而非简单地检索或映射训练集中相似问题的答案。具体来说：

基于基础概念：COT鼓励模型从基础知识和基本原理出发来构建答案，而不是直接记忆存储的答案片段。
逐步推理：模型在解答过程中会逐步展示其推理链条，每一步都建立在前一步的基础之上，形成一个连贯而透明的逻辑流程。
假设验证：类似于人类思考问题时会提出假设然后验证它们的过程，模型也会通过演绎和归纳的方式来验证其推理路径的有效性。
提高泛化能力：通过链式思考，模型能够更好地处理新颖或复杂的问题，因为它能根据问题的具体情况动态生成解决方案，而非仅限于复现已知的模式。
增强可解释性：最终用户的获益还包括能够清楚地看到模型如何从初始问题到达最终答案，提高了模型决策的可解释性和可信度。

链式思考提示为大模型带来了一种更为智能和灵活的解题策略，显著提升了其在各类认知任务中的表现和可靠性，并朝着实现真正意义上的“理解”问题迈进了一大步。

3.CoT激励模型展示其内部的思维运作机制

这种方法鼓励模型不仅生成答案，还详述其背后的逻辑推理路径，这包括但不限于列举假设、推导步骤、解析问题组成部分以及必要时引入辅助概念等。链式思考提示方法确实激励模型超越直接输出答案这一层次，转而展示其内部的思维运作机制。通过要求模型详细叙述其推理路径，它不仅要清晰表达出每个结论的理由，还要逐步展开这些理由是如何从原始问题及相关的先验知识中得出的。举例来说：

在解决数学问题时，模型可能会列出关键的公式、定义和定理作为推理依据，并逐步展示如何应用这些原理到具体情境中；
在解答逻辑谜题时，模型可能首先识别并明确陈述各个条件，然后逐步探索不同假设的可能性，并排除矛盾或无效的选项，直至找到合理解答；
在处理复杂问题时，模型可能需要分解问题，分步骤解决各部分，同时可能引入辅助概念或类比来帮助理解和解释问题。

这样做的好处在于，用户不仅可以得到最终答案，更能洞察模型如何运用知识体系来分析问题，从而增加信任度，同时也为模型自身的学习和发展提供了更丰富和深入的反馈。

4.CoT的核心价值

对于复杂的数学问题、逻辑推理或者需要多步操作的任务而言，链式思考提示尤为有效。通过这种方式，模型能够更好地理解和适应新的、未见的复杂情境，同时增强了用户对模型输出的信任度，因为用户可以看到模型是如何一步步接近并得出结论的。此外，该方法还能帮助研究人员更深入地理解模型的内在运作机制，为未来的优化和发展提供了有价值的反馈信息。

链式思考提示在解决复杂问题时的核心价值体现在以下几个方面：

透明性与可解释性：
模型通过逐步展示每一步推理过程，提高了答案的透明度，用户可以跟随模型的思路，理解为何某个解决方案是从给定问题出发的合理演化结果。
逻辑严谨性：
- 对于数学问题，模型需列举假设、引用法则、执行计算步骤，确保整个推理链条无逻辑断裂点。
- 对于逻辑推理，模型会列出前提条件、建立逻辑联系，通过演绎或归纳的方式推出结论。
适应性和泛化能力：
通过细致的链式思考，模型能够灵活地应对各种变体和未曾遇到过的复杂情况，因为它展示了独立解决问题的能力，而非单纯依赖模式匹配或记忆已有案例。
教育与指导作用：
对于学习者来说，这种详细的解题过程具有很高的教育价值，有助于他们掌握解决问题的方法论，提高自我解决问题的能力。
增强信任与接受度：
当用户看到模型如同人类专家那样一步步有条不紊地分析问题，他们会更容易接纳模型给出的答案，提升对AI系统的信任感。

因此，在设计和训练AI模型时，鼓励其采用链式思考方式不仅能优化用户体验，也有助于构建更为智能、可靠和易被用户理解的人工智能系统。

5.CoT带来的宝贵洞见

链式思考提示不仅对终端用户有显著的帮助，也为研究人员带来了宝贵的洞见。通过观察模型在使用链式思考提示时如何逐步构建和验证其答案，研究人员能够完成以下的一些工作：

诊断模型弱点：识别模型在哪些推理步骤中出现失误或困惑，以便针对性地优化模型结构或训练策略。
了解模型知识表示：探究模型如何组织、存储和运用已学习到的知识，这对于改进模型的知识整合与抽象能力至关重要。
启发模型改进方案：基于模型在解决复杂问题时展现的思维过程，研究人员可以构思新的模型架构、训练方法或提示设计，以增强模型的泛化能力和鲁棒性。
提升模型可解释性：提供一种途径，让研究人员能够以更直观的方式解释模型的决策过程，从而满足监管、伦理和公平性等方面的要求。

因此，链式思考提示不仅是提高模型性能和用户信任度的有效手段，更是推动AI模型及相关研究向前发展的重要工具和方法。