对于CoT已经有很多的研究，本文将梳理思维链（CoT）相关的高价值论文，并发布时间顺序排列进行逐个说明，重点进行的分析对比。

思维链（Chain of Thought，CoT）是一种推动人工智能模型进行复杂问题解决的方法。它通过引导模型逐步分解任务，像人类思考一样，进行逻辑推理和分析。传统的AI模型往往直接从输入得出输出，而思维链则鼓励模型在得出结论前，先列出一系列中间步骤或推理过程。这种方法不仅提高了模型的准确性，还增强了其对复杂问题的理解能力。例如，在解决数学问题时，思维链会让模型逐步展示计算步骤，而不是直接给出答案。这种方式类似于人类解决问题时的思维过程，有助于提高AI的透明度和可解释性。

即使当前的大模型能力已经非常强大，思维链（Chain of Thought, CoT）仍然是一个重要的工具，原因如下：

1. 处理复杂任务：尽管大模型有强大的生成和理解能力，但在处理需要多步骤推理的复杂任务时，思维链可以帮助模型更系统地组织和解决问题。当然，workflow能也在一定程度上可满足该要求。
2. 提高准确性：思维链通过引导模型逐步分析和推理，有助于减少错误，特别是在涉及逻辑推理或多步骤计算的问题上。
3. 增强可解释性：思维链使得模型的决策过程更加透明，用户可以看到模型是如何一步步得出结论的，这对于提高用户对AI系统的信任至关重要。
4. 支持人机交互：在需要人机协作的场景中，思维链可以帮助人类理解模型的思维过程，从而更有效地进行互动和合作。
5. 促进创新：通过模拟人类的思维过程，思维链可以激发模型在新领域中的创新能力，帮助探索和解决新的问题。

那么接下来，我们开始一起了解下和思维链（CoT）相关的四篇论文。

Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models

• 作者: Wei et al.
• 发布时间: 2022年1月
• 论文链接: arXiv
• 简介: 本文首次系统性地提出思维链（CoT）方法，通过将复杂问题分解为中间推理步骤，显著提升大模型在数学、常识推理等复杂任务中的表现。实验证明，CoT在GSM8K等数据集上效果显著。

主要概述

Chain-of-Thought（CoT）是一种通过提供一系列中间推理步骤来提升大语言模型（LLMs）复杂推理能力的方法。研究发现，当给模型提供推理链示例时，它能够自然地生成解决方案。这种方法在数学、常识和符号推理任务中均表现出色。

解决的问题和方式

传统的大语言模型在处理多步骤推理任务时常常表现不佳，因为它们倾向于直接生成答案而不是逐步推理。CoT通过提供示例，展示如何将复杂问题分解为简单步骤，使模型能够学习这种思维过程。例如，解决一个数学问题时，模型会先计算中间步骤，再得出最终答案。

价值意义

CoT显著提升了模型在复杂推理任务中的表现，尤其是在需要多步骤计算的数学问题中。这种方法不仅提高了模型的准确性，还为理解模型的推理过程提供了可视化的窗口，便于调试和优化。

Large Language Models are Zero-Shot Reasoners

• 作者: Kojima et al.
• 发布时间: 2022年5月
• 论文链接: arXiv
• 简介: 提出零样本思维链（Zero-Shot-CoT），仅需在问题后添加“让我们逐步思考”的提示词，即可激发大模型生成推理链，无需人工示例。该方法为后续Auto-CoT奠定基础。

主要概述

Zero-Shot-CoT展示了大语言模型在无需示例的情况下，通过简单的提示（如“让我们一步步思考”）即可触发推理链生成。这种方法显著提升了模型在多项推理任务中的表现。

解决的问题和方式

传统的推理方法需要手工编写示例来指导模型思考，而Zero-Shot-CoT则通过一个简单的提示，让模型自主生成推理链。例如，面对一个逻辑问题，模型在提示下可以逐步分析每个条件，最终得到正确答案。

价值意义

Zero-Shot-CoT展示了大语言模型的潜在能力，证明它们在没有示例的情况下也能进行复杂推理。这种方法简化了使用过程，降低了人工设计的成本，适用于多种任务。

Automatic Chain of Thought Prompting in Large Language Models

• 作者: Zhang et al.
• 发布时间: 2022年10月
• 论文链接: arXiv
• 代码: GitHub
• 简介: 提出自动生成思维链的Auto-CoT方法，通过问题聚类和代表性示例抽取，结合Zero-Shot-CoT生成推理链，减少人工干预。实验显示其在算术推理任务中优于手动CoT。

主要概述

Auto-CoT提出了一种自动化方法，通过对问题进行聚类并生成多样化的推理链来构建示例。这种方法减少了人工设计示例的需求，并在多个基准任务中达到了甚至超越了手工设计示例的效果。

解决的问题和方式

手工设计推理链示例需要大量时间和精力，且不同任务需要不同的示例。Auto-CoT通过自动化聚类技术，将问题分为不同类别，并生成相应的推理链，减少了人工参与。例如，面对大量数学题，系统自动识别题型并生成适合的推理链示例。

价值意义

Auto-CoT显著降低了人工设计推理链的复杂性，提高了模型在多任务中的适应性。它展示了自动化技术在提升模型推理能力中的潜力，为大规模应用提供了可能。

Continuous Chain-of-Thought: A New Paradigm for LLM Reasoning

• 作者: 田渊栋团队
• 发布时间: 2024年12月
• 简介: 提出连续思维链（Continuous CoT），通过优化推理步骤的连贯性和逻辑性，进一步突破传统CoT的局限性。该方法在复杂逻辑推理任务中表现优异，被评价为“打开LLM推理新范式”。

主要概述

Continuous CoT探索了在连续潜在空间中进行推理的可能性，提出了一种新范式——Coconut（连续思维链），以增强模型的推理能力。这种方法允许模型在推理过程中进行广度优先搜索（BFS），提高了复杂逻辑推理任务中的表现。

解决的问题和方式

传统的推理方法依赖于语言空间，而Continuous CoT则突破这一限制，允许模型在潜在空间中进行推理。通过使用连续思维链，模型可以同时考虑多个可能的推理路径，而不是单一的确定性路径。例如，在解决逻辑难题时，模型可以探索多个解决方案，最终选择最佳路径。

价值意义

Continuous CoT展示了潜在空间推理的巨大潜力，能够提高模型在复杂任务中的灵活性和效率。这种方法为未来的推理研究提供了新方向，可能应用于需要复杂规划和决策的领域。

相关性与差异性对比

特点	CoT	Zero-Shot-CoT	Auto-CoT	Continuous CoT
推理链生成方式	手工编写示例	无需示例，简单提示	自动化生成示例	潜在空间推理
复杂性	高	低	中	中
应用范围	特定任务	多任务通用	多任务通用	复杂逻辑任务
创新性	基础方法	简化过程	自动化技术	潜在空间探索

通过以上对比，可以看出每种技术在推理链生成方式、复杂性、应用范围以及创新性上的不同。CoT和Zero-Shot-CoT主要解决推理链生成的问题，而Auto-CoT和Continuous CoT则在自动化和潜在空间方面展现了更大的创新潜力。每种方法都有其独特的贡献和应用场景。