什么是Chain-of-Thought(思维链)?

FAQ Detail

Chain-of-Thought(思维链,CoT)是一种提示工程技术,指在大型语言模型(LLM)回答复杂问题时,引导其逐步展示推理过程,而非直接给出答案。它模拟人类解决问题的思维步骤,通过“分步解释”帮助模型理清逻辑关系,尤其适用于数学计算、逻辑推理等需要多步推导的任务。与直接提问不同,CoT强调“过程透明”,让模型的思考路径可见。

例如,在数学题“25乘以3加18等于多少”中,传统提示可能直接得到“93”,而CoT提示会引导模型输出:“首先计算25乘以3,25×3=75;然后将结果加上18,75+18=93,所以答案是93。”此外,在故障诊断场景中,技术支持AI可通过CoT逐步分析“设备无法启动→检查电源→电源正常→检查主板→发现电容损坏”的推理过程。

CoT的优势在于提升复杂任务的推理准确性和结果可解释性,帮助用户理解模型决策依据。但它可能增加回答长度和计算成本,且推理步骤的质量依赖提示设计。未来,结合多模态信息和领域知识的CoT变体有望进一步增强LLM在专业场景的可靠性。

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如何挖掘长尾关键词的真实需求?

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