【一文了解】大模型的思维链技术（CoT）

发布于 2025-4-29 00:22

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在机器学习领域中，Chain-of-Thought（思维链）技术是一种在大语言模型（LLM）推理任务中非常重要的方法，它诞生的目的是使模型能够像人类一样，通过一系列中间推理步骤来得出最终答案，而不是简单地给出一个直接的答案。这种能力对于提升模型的解释性、可信度和解决复杂问题的能力至关重要，尤其是在涉及逻辑推理、数学计算、问答等需要多步推理的应用场景中。本篇我们一起来了解一下CoT技术。

一、什么是思维链技术

1.基本概念

思维链（CoT）技术本质上是一种提示工程（prompt engineering），它通过逐步分解问题和中间步骤来提高语言模型推理能力。其核心思想是让模型不仅输出最终答案，还要输出中间的推理步骤，从而帮助模型更好地理解和解决复杂问题。

2. 工作原理

（1）拆解问题：CoT 强制模型把复杂问题拆解成若干个小步骤，而不是直接跳到结论。

（2）显式推理：每一步都明确写出来，就像你在草稿纸上演算一样。

（3）减少错误：如果模型算错了，我们能一眼看出错在哪一步。

（4）增强可信度：你不仅得到了答案，还看到了模型的逻辑路径，感觉像是跟它一起思考问题，而不只是得到一个“神谕式”的结果。

3. 举例说明

我们通过一个简单的例子，说明思维链能给用户带来哪些便利，假设有这样一个问题：

"小明有 3 个苹果，他又买了 2 个苹果，然后给了朋友 1 个。他现在有多少个苹果？"

普通的 Prompt ：

问：小明有 3 个苹果，他又买了 2 个苹果，然后给了朋友 1 个。他现在有多少个苹果？

答：模型可能会直接给出一个答案： `4`

说明：对于简单问题，把答案直接输出可以满足一些用户的要求，但是这样的输出效果缺乏推理过程，用户无法追溯模型的思维方式，可能存在错误率偏高的问题。

我们再来看看使用 CoT Prompt（思维链提示）：

问：帮我一步一步地推理以下问题：小明有 3 个苹果，他又买了 2 个苹果，然后给了朋友 1 个。他现在有多少个苹果？展示你的思考过程。

答：小明有 3 个苹果。他又买了 2 个苹果，所以他现在有 3 + 2 = 5 个苹果。然后他给了朋友 1 个。所以他现在有 5 - 1 = 4 个苹果。

说明：这种方式引导模型逐步推理，结果更准确，解释也更清晰。

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二、如何训练具有思维链能力的模型

训练一个具有思维链（CoT）能力的大模型，是当前NLP领域的前沿技术，整个过程包含了以下步骤：

1. 数据准备

收集包含详细推理过程的高质量数据集，如数学题解、逻辑推理、规划任务等
创建"问题-推理过程-答案"三元组格式数据
可采用人工标注、模型自举(bootstrapping)或少样本提示等方式扩充数据集

比如以下格式的数据集，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个苹果，小红给了他3个，他又吃了1个，还剩几个？", "chain_of_thought": "首先，小明有5个苹果；然后，小红给他3个，5 + 3 = 8；最后，他吃了1个，8 - 1 = 7。", "output": "7个"}