思维链 Chain of thought

思维链CoT是大语言模型通过分步骤推理提升答案准确性的技术。其核心是将复杂问题拆解为多个子任务，生成中间推理结果（如PPI），再整合为最终输出，模仿人类逐步思考的过程。

思维链的原理

传统模型直接从输入到输出，而CoT通过算法函数（R函数拆解任务、E函数整合结果）实现分步推理。模型参数规模（如137B）越大，CoT能力越强，但依赖人工设计提示词，且单模态场景有局限。

思维链实践案例

Deepseek R1交互：页面展示分步推理过程，如先展示思考过程再生成结果。
提示词工程：提问时加“请逐步思考”，准确率显著提升，如文献综述分阶段完成。
知识图谱生成：用CoT拆解任务为实体提取、关系分析等步骤。

总结

CoT通过分步推理提升大模型答案的准确性和可解释性，但依赖人工设计提示词，且对创新性问题（如数学猜想）泛化能力有限。它是当前提升模型表现的有效工具，但非终极方案。