随着AI技术的不断发展,如何提升其可解释性和推理能力成为研究热点。本文深入探讨了“思维链”(Chain of Thought, CoT)技术,不仅解释了CoT的核心概念和价值,还展示了如何通过具体示例和提示词来提升模型的表现。随着关于AI可解释性的讨论逐渐进入主流,越来越多的人对解开大型语言模型(LLM)的“黑匣子”感到好奇。向大模型提问总能获得各种各样的答案,有时给你思路,有时给你答案,有时又能变成你的老师!01. COT是什么?链式思维 (Chain-of-thought, CoT)是一种提升大型语言模型 (LLMs) 推理能力的技术。Google AI 的研究人员在 2022 年的一项开创性研究为这个思维链的研究打下了基础。研究证明,CoT 提示词在解决数学单词问题等任务中非常有效。与传统的提示词工程相比,遵循 LLM 的思维过程、展示使用的步骤和方程式,显著提高了模型的表现。https://research.google/blog/language-models-perform-reasoning-via-chain-of-thought/大型语言模型 (LLMs) 擅长预测下一个单词。但是,LLMs其实自身很难解决需要逐步思考的问题,需要通过提示词工程,来指导GPT-4o 或 Claude Sonnet 3.5/3.7 等语言模型给出更好的答案,尤其是当涉及到复杂的推理任
...
继续阅读