大模型的思维链

最新推荐文章于 2025-06-01 10:15:00 发布
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#语言模型 #python

大模型的思维链

思维链，是大模型涌现出来的一种独特能力。
它是偶然被发现（对于OpenAI的人在训练的时候没有想过会这样）。有人在提问时以[Let’s think step by step]开头，
结果发现AI会自动把问题分解为多个步骤，然后逐步解决，使结果更加准确。

  • 划重点：
    1. 思维链的原理，让AI生成更多相关的内容，构成丰富的上文，从而提高下文生成的结果的概率
    2. 对涉及计算机和逻辑推理问题，尤为有效
    3. 用好思维链，复杂问题更加准确

理解什么是大模型的“思维链”是深入探讨人工智能领域中的重要概念。在博客中，我将解释“思维链”的概念，讨论其在大模型中的应用，并提供一些方法来发现和理解这些思维链的过程。

什么是思维链？

在人工智能领域中，特别是在大型语言模型（如GPT-3）的背后，存在着所谓的“思维链”。这指的是模型在处理信息时的内部流程，从输入数据（例如问题或提示）到输出结果（例如回答或生成的文本）。这个过程涉及模型内部各种层次和模块之间的相互作用，形成了一个复杂的网络结构。

大型模型中的思维链

大型语言模型（如GPT-3）中的思维链是由多个层次组成的神经网络结构。这些模型经过了大量的预训练和微调，其内部包含了数十亿甚至上百亿个参数。思维链通过这些参数的相互作用和权重调整来处理输入数据，然后生成输出结果。

这种思维链的多层次结构包括输入编码层、中间隐藏层和输出解码层。每一层都对输入信息进行处理和转换，逐步将其转化为模型能够理解和处理的形式，并最终生成合适的输出。

如何发现思维链

要发现大型模型中的思维链，需要探索模型对不同输入的反应，并观察输出结果。这可以通过以下方法来实现：

  1. 实验与探索： 提供不同类型和风格的输入，观察模型的输出反应。尝试使用不同长度、主题和结构的输入来触发模型生

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TokenSkip：压缩大模型思维链的艺术
步子哥的博客
02-19 1274
思维链是一种逐步推理的方法，它让大型语言模型能够像人类一样，通过分解复杂问题来找到答案。例如，解决一个数学问题时，思维链会将问题分解为多个步骤，从已知条件开始，逐步推导出最终答案。这种方法已被证明可以显著提高模型在复杂任务上的表现。近年来，研究者发现，延长思维链的长度可以进一步提升模型的推理能力。例如，OpenAI 的 o1 和 DeepSeek-R1 等研究表明，将推理步骤从数百扩展到数千，甚至数万个 token，可以让模型更好地解决复杂问题。
大模型的思维链提示
weixin_43961909的博客
11-09 617
    思维链提示是一种高级提示策略，旨在增强大语言模型在各类复杂推理任务上的表现。常见的推理任务包括算术推理、常识推理以及符号推理等多种任务。与上下文学习方法仅使用⟨输入，输出⟩二元组来构造提示不同，思维链提示进一步融合了中间的推理步骤来指导从输入到输出的推理过程。下图展示了一个思维链提示的具体例子。 一个关于上下文学习和思维链提示的比较说明    思维链提示作为上下文学习的一种扩展形式，将原始的⟨输入，输出⟩映射关系转换为⟨输入，思维链，输出⟩这一三元组形式。在这个结构中，思维链扮演着重要的角色，它提
一文读懂大模型思维链（Chain-of-Thought）、ToT、GoT、PoT等提示词工程框架
kaka0722ww的博客
05-14 1760
2025年，DeepSeek R1备受大众热烈关注。与以往的GPT系列、文心一言、通义千问等生成模型有所不同，它属于推理模型，显著增强了大模型处理复杂问题的能力。DeepSeek R1之所以具备推理功能，得益于其在模型中运用了思维链（Chains of Thoughts，CoT）。思维链这一概念最早由Google Brain高级研究员Jason Wei和Xuezhi Wang提出，并在2022年1月发表的论文“Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in L
大模型思维链论文《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》简要介绍
qq_37261357的博客
04-03 2261
本文是关于2022年NIPS论文《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》的简要技术介绍。论文提出使用思维链提示（Chain-of-thought Prompting）可以有效促进大语言模型的逐步推理能力，进而获得更加准确的效果，尤其对于需要逐步推理的任务。
一文彻底搞懂大模型Chain-of-Thought（思维链）技术
最新发布
2401_85373691的博客
06-01 1346
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。
一文详解-大模型思维链是什么？
嘴巴吃糖了
08-06 5876
思维链（Chain of Thought，CoT），在人工智能领域，是一个非常新颖的概念。我们在日常生活中，比如工作、学习经常用到的思维导图，通过详细的分析步骤，逐步推理问题的过程。这种步骤分解的方式用在提示学习中，就被称为思维链提示，好像**AI有了人的意识一样，AI不再做“填空题”，而是做分析题**，把将大语言模型的推理过程分步骤详细说清楚，直观的展示出来，引导模型生成更准确、更有逻辑性的答案。
大模型的推理引擎之思维链(Chain of Thought，CoT)技术
m0_59164304的博客
08-21 7624
简单来说，思维链是一种改进的Prompt技术，用于提升大模型在复杂推理任务上的表现，特别是涉及到推理和多步骤思考的问题，而这一系列推理的中间步骤就被称为思维链。通过让大模型逐步参与奖一个复杂问题分解为一步一步的子问题并依次进行求解的过程可以显著提升大模型的性能和表现能力。
大模型思维链（CoT prompting）
qq_43243579的博客
03-08 4482
大模型思维链介绍（通俗易懂）
【大模型理论篇】思维链(Chain Of Thought)、Auto-CoT、 Diverse Prompts、思维树(Tree Of Thought)、思维树提示语等概念解析及相应提示语示例
源泉的小广场
10-18 5501
提示语、大模型、llm、提示语工程、cot、tot、chain of thought、tree of thought、思维链、思维树、推理链
人工智能|预训练大模型——思维链详解[Chain of Thought, CoT]
也许有一天我们再相逢 睁开眼睛看清楚 我才是英雄！
12-17 4656
Chain-of-Thought(CoT)是一种改进的Prompt技术，目的在于提升大模型LLMs在复杂推理任务上的表现，对于复杂问题尤其是复杂的数学题大模型很难直接给出正确答案。如算术推理（arithmetic reasoning）、常识推理（commonsense reasoning）、符号推理（symbolic reasoning）。COT通过要求模型在输出最终答案之前，显式输出中间逐步的推理步骤这一方法来增强大模型的算数、常识和推理能力。简单，但有效。2022 年，在 Google 发布的论文。
哈工大发布大模型思维链推理综述：200+文献全面解析大语言模型思维链推理最新进展...
Paper weekly
10-28 435
©PaperWeekly 原创 ·作者| 初征，陈靖昌，刘铭，秦兵，刘挺单位 | 哈尔滨工业大学研究方向| 自然语言处理论文标题：ASurveyofChainofThoughtReasoning:Advances,FrontiersandFuture论文链接：https://arxiv.org/abs/2309.15402仓库链接：https://github.com/zc...
什么是大模型中的思维链和思维树？
金木AI
04-01 1518
类似于现实生活中的树状结构，思维树通过将不同的观点、概念或信息按照层级关系组织起来，形成一个完整的、有层次的思维图谱。思维链是指模型在生成文本时所形成的一系列逻辑连接的思维路径。在大型语言模型中，如GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列，存在着一种概念叫做“思维链”和“思维树”，这两者都是指模型在生成文本时所形成的结构和逻辑关系。通过这种结构化的方式，模型能够更好地理解输入的内容，并根据其内部学习到的知识和规律生成合乎逻辑的文本。
大模型思维链推理的综述：进展、前沿和未来（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了
leah126的博客
07-01 3907
*：**思维链推理，作为人类智能的基本认知过程，在人工智能和自然语言处理领域引起了极大的关注。然而，这一领域仍然缺乏全面的综述。为此，我们迈出了第一步，全面而广泛地呈现了这一研究领域的深入调查。我们使用X-of-Thought（思维X）来广泛地指代思维链推理。具体来说，我们根据方法的分类系统地组织了当前的研究，包括XoT构建、XoT结构变体和增强的XoT。此外，我们描述了XoT在前沿应用中的使用，涵盖了规划、工具使用和蒸馏。此外，我们讨论了挑战并探讨了一些未来的发展方向，包括忠实度、多模态和理论。
大模型思维链经典论文阅读之——Zero-shot CoT, Manual CoT, AutoCoT
zenRRan的博客
07-04 4056
来自：SimpleAI进NLP群—>加入NLP交流群ChatGPT 以及 GPT4 作为纯自回归式语言模型，本不应该期待其有什么推理能力，尤其是数学推理，但是他们在基础的推理任务上却十分让我们惊艳（当然肯定不能作为专业的数学解题工具），这让我们非常好奇大模型（LLM）这么多参数里面到底藏了些什么好东西，怎么去激发大模型的潜能给我们带来更多惊喜。CoT（Chain of thought），思维...
【AI大模型】一文了解思维链（Chain-of-Thought, CoT），零基础小白收藏这一篇就够了！！
嘴巴吃糖了
03-26 2347
思维链（Chain-of-Thought, CoT）是一种通过引导大型语言模型生成中间推理步骤来提升复杂任务表现的提示方法。其核心思想是在少样本学习（few-shot learning）中，通过展示从输入到输出的完整推理路径，而非仅提供最终答案，从而激活模型的逻辑推理能力。少样本学习是指在训练数据有限的情况下，模型能够快速适应新任务并进行有效学习的一种学习方式，在思维链中，通过这种方式让模型理解并生成推理过程，进而提高其在复杂任务中的表现。
一文读懂AI大模型思维链
2301_81888214的博客
11-26 1980
最近，AI 大厂的开发大神们👨💻和高校的 NLP 研究人员🎓，都在热议如何让大模型实现“涌现”的魔法
大模型“涌现”的思维链，究竟是一种什么能力？
u013250861的博客
05-11 466
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。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。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。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。
大语言模型中的思维链(Chain of Thought)技术
DuHz的博客
04-08 1294
思维链(Chain of Thought, CoT)是大语言模型(Large Language Models, LLMs)领域中一项革命性的技术进步，它显著提高了模型在复杂推理任务中的表现能力。思维链本质上是一种提示技术，通过引导模型显式地展示其解决问题的中间推理步骤，而不仅仅是直接给出最终答案。这种方法模拟了人类解决问题时的思考过程，使模型能够更加系统化地分析问题，从而显著提升了模型在需要多步骤推理的复杂任务中的表现。
大模型思维链
03-08
### 大模型思维链的概念 大模型中的思维链（Chain-of-Thought, CoT）是指大型语言模型在处理复杂任务时所采用的一种逐步推理机制。这种机制允许模型不仅给出最终答案，还能展示中间思考过程，从而提高决策透明度和...
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