思维链（Chain-of-Thought, CoT）论文详解

思维链（Chain-of-Thought, CoT）论文详解

1. 背景与起源

思维链（Chain-of-Thought, CoT）是一种改进的Prompt技术，旨在提升大语言模型（LLMs）在复杂推理任务中的表现，如算术推理、常识推理和符号推理。该技术首次在Google的论文《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》中被提出。

2. 核心概念

CoT通过在Prompt中引入中间推理步骤，启发了模型的复杂推理能力。具体而言，CoT要求模型在生成最终答案之前，首先生成一个或多个中间计算结果，逐步描述推理逻辑，最终引导出答案。

3. 实验与结果

在三个大语言模型上的实验表明，CoT在算术、常识和符号推理任务上表现显著提升。特别是在复杂任务中，CoT的性能提升尤为明显。

4. 应用与前景

CoT技术已成为提高大语言模型在复杂推理任务中性能的重要手段。通过特定的提示或训练策略，可以引导模型生成详细的推理过程，从而提高模型的准确性和可解释性。

5. 推荐阅读

• 论文原文: https://datong.info/translate?target=https://arxiv.org/abs/2201.11903

通过以上内容，您可以深入了解思维链技术的核心概念、实验成果及其在大语言模型中的应用前景。