思维链(Chain of Thought,CoT),在人工智能领域,是一个非常新颖的概念。我们在日常生活中,比如工作、学习经常用到的思维导图,通过详细的分析步骤,逐步推理问题的过程… 技术饭 一些谈论大模型思维链不可靠的研究不可靠 例如,“中文顶刊”机器之心报道了一篇文章: https://zhuanlan.zhihu.com/p/1891483
思维链（Chain of Thought，简称CoT）是人工智能领域的一项重要技术，尤其在提升大型语言模型（LLM）的推理能力和问题解决能力方面表现出色。以下从定义、技术原理、应用场景、优势与挑战以及未来趋势五个方面，为您详细解析思维链：1. 定义与背景 定义：思维链是一种提示技术，通过在问题和答案之间插入中间推理步骤，...
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...
CoT(chain-of-thought) : ❎,few-shot: ❎ (图中左上) 输入:指令 + 问题 输出:答案 CoT(chain-of-thought) : ✅,few-shot: ❎ (图中右上) 输入:指令 + CoT 引导(by reasoning step by step) + 问题 输出:推理 + 答案 CoT(chain-of-thought): ❎,few-shot: ✅ (图中左下) 输入:...
思维链(CoT)概念源自2022年Google Brain的论文《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》,其诞生标志着大模型从“模式匹配”向“逻辑推理”的关键跨越。不同于传统提示仅关注“问题-答案”二元结构,CoT要求模型在输出答案前生成中间推理步骤,形成“问题→中间步骤1→中间步骤2→答案”...
思维链（Chain of Thought，简称CoT）正是基于该前提下的一种提示工程技术，旨在增强大语言模型的复杂推理能力。这种方法通过引导模型展示其解决问题的步骤，使其能够处理更复杂的任务，并提供更透明、可解释的结果。在提示词中使用好CoT，有助于模型生成推理路径，将复杂的推理分解为多个更容易的步骤。通过 CoT，推理...
思维链 (Chain-of-thought，CoT) 的概念是在 Google 的论文 "Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models" 中被首次提出。思维链（CoT）是一种改进的提示策略，用于提高 LLM 在复杂推理任务中的性能，如算术推理、常识推理和符号推理。CoT 没有像 ICL 那样简单地用输入输出对构建提示...
"思维链"(Chain of Thought)是指一系列有逻辑关系的思考步骤或想法,这些步骤或想法相互连接,形成了一个完整的思考过程。它是指导我们思考和解决问题的一种方法,可以帮助我们更好地理解问题、分析问题和解决问题。 一个有效的思维链应该具有以下特点: 逻辑性:思维链中的每个思考步骤都应该是有逻辑关系的,它们应该相互...
为了准备迎接这个未来,就需要我们学会一些有用的新知识,今天大家来了解一种叫做“链式思考”(Chain of Thought)的AI(人工智能)。 小朋友们,你们知道电脑是怎么思考的吗? 它们可以像我们人类一样,一步一步地想问题、做决定。这种思考方式,我们给它起了个有趣的名字,叫做:链式思考!