NLP高频面试题（四十八）——大语言模型中的思维链（CoT）技术详解

引言

大语言模型（LLM）在近年的飞速发展，让机器在各种任务上表现出令人瞩目的能力。然而，与人类不同，传统的语言模型往往倾向于直接给出答案，而缺乏可解释的中间推理过程。这在复杂推理任务中成为瓶颈：模型可能由于一步推理不当而得出错误结论，却没有过程可供检查。为了解决这一问题，研究者提出了思维链（Chain of Thought, CoT）技术，即在模型回答问题时，引导其生成一系列连贯的中间推理步骤。这种方法模拟人类逐步思考的过程，将复杂问题拆解为更小的子问题，循序渐进地求解，从而促进系统性的问题解决。本篇文章将围绕大型语言模型中的思维链技术展开详细讨论，包括其核心思想、适用任务、常见模式、不同变体方法的比较、任务场景下的应用指南、对模型性能的提升作用，以及在当前先进模型中的表现差异。文章最后还将提供代码示例演示 CoT 的应用，并展望未来的发展趋势。

思维链的核心思想

思维链（CoT）的核心思想在于让模型在给出最终答案前，先“想出”一系列推理步骤。直观来说，这就像给模型一张草稿纸，让它可以一边推算一边作答。传统的提示往往直接要求模型输出答案，而 CoT 提示则要求模型输出