1.9 提示学习（Prompt Learning）之思维链（Chain-of-Thought, CoT）：开山之作

提示学习（Prompt Learning）之思维链（Chain-of-Thought, CoT）：开山之作

近年来，人工智能领域取得了巨大进步，尤其是在自然语言处理（NLP）方面。随着GPT模型的发展，如何有效地引导模型生成高质量的回答成为了学术界和工业界的重要研究课题。在这一过程中，**思维链（Chain-of-Thought，简称CoT）**作为一种创新性的提示学习方法，已经成为提升大规模语言模型推理能力的关键技术之一。本文将深入探讨思维链（CoT）在提示学习中的作用，并解读其对人工智能发展的深远影响。

1. 什么是思维链（Chain-of-Thought, CoT）？

思维链（CoT）是指通过逐步推理的方式，引导语言模型在回答问题时分阶段、系统地展开思考，而不是直接给出最终的答案。这一概念的提出基于对人类思维模式的模拟：在面对复杂问题时，人类通常会按照一定的逻辑顺序进行分析，逐步推进思维，最终得出结论。

与传统的简单提示学习方法（Prompting）不同，CoT的核心是让模型在回答问题时，不仅仅给出答案，而是通过详细的中间推理步骤，展示其思考过程。这种方法可以有效地提升模型对复杂推理任务的处理能力，特别是在需要多步推理、逻辑推导或常识性推理的任务中。

2. 思维链（CoT）的工作原理

在CoT方法中，提示并非单纯给出一个问题或任务的简单描述，而是包括了如何逐步推理的指示。例如，在回答数学题时，传统的提示学习可能仅提供问题，而CoT提示则会鼓励模型展开每