解锁LLMs的“思考”能力：Chain-of-Thought(CoT) 技术推动复杂推理的新发展

解锁LLMs的“思考”能力：Chain-of-Thought(CoT) 技术推动复杂推理的新发展

1.简介

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，如算术推理（arithmetic reasoning）、常识推理（commonsense reasoning）、符号推理（symbolic reasoning）。

• 起源：CoT技术的概念是在Google的论文“Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models”中被首次提出。

• 现状：随着大语言模型（LLM）的发展，CoT技术已成为提高LLM在复杂推理任务中性能的重要手段。通过特定的提示（prompt）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。

• 定义：CoT技术指的是一种推理过程，其中模型在生成最终答案之前，先逐步推导出一系列的中间步骤或子目标。这些中间步骤构成了一个“思维链”，最终引导模型得到正确的结