人工智能-Chain of Thought Prompting（思维链提示，简称CoT）

Chain of Thought Prompting（思维链提示，简称CoT） 是一种通过引导大模型生成中间推理步骤来增强其复杂问题解决能力的技术。它让模型在回答问题时，不仅输出最终答案，还展示出逐步分解问题、逻辑推理的过程。以下是大模型如何具备这种能力的详细解析：

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1. CoT 的核心原理

（1）模拟人类的分步推理

• 问题分解：将复杂问题拆解为多个子问题，逐步解决。
• 逻辑链条：通过中间步骤的逻辑连接，推导出最终答案。
• 示例：
  • 问题：如果3只猫在3分钟内捉了3只老鼠，那么100只猫在100分钟内能捉多少只老鼠？
  • CoT推理：
    1. 3只猫在3分钟内捉3只老鼠 → 每只猫每3分钟捉1只老鼠。
    2. 每只猫每分钟捉1/3只老鼠。
    3. 100只猫在100分钟内：100只 × 100分钟 × (1/3) = 3333.33 → 答案约为3333只。

（2）依赖训练数据中的推理模式

• 大模型在训练时接触了大量包含逻辑推理的文本（如数学题、编程问题、科学论文等），从中学习了如何将问题分解为步骤，并通过链式逻辑推导答案。
• 关键数据来源：
  • 数学教材、逻辑谜题、代码解释。
  • 科学论文中的推导过程。
  • 日常对话中的多步骤问题解决（如“如何做蛋糕？”）。
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