大型语言模型（LLM）已经超越了单纯的文本自动补全，如今它们能够解决数学应用题、生成逻辑论证，甚至调试代码。这一转变并非仅仅源于模型规模的扩大或数据的积累，而是来自于一种更简单、更具人类特性的方法：步步推理。本文将深入探讨LLM如何通过一种名为“思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示”的技术，从简单应答进化到具备逐步思考的能力，以及这种进化对通用人工智能（GenAI）领域的深远意
大型语言模型 (LLMs) 在众多任务中表现出卓越的能力，从撰写文章到解决代码挑战，令人印象深刻。然而，尽管它们在语言表达上非常流利，但在处理需要多步骤推理的问题时，这些模型常常显得力不从心。例如，解决数学应用题、应对逻辑谜题以及理解因果关系序列等任务，对它们来说都充满挑战。这时，链式思考 (Chain of Thought, CoT) 推理 的价值就凸显出来了。 链式思考 (CoT) 推理 的核
思维链作为生成式AI领域的一种创新提示技术，通过引入中间推理步骤来增强LLM处理复杂推理任务的能力。本文深入探讨了思维链的概念、工作原理、类型以及实施方法，并通过实例分析展示了其在图像信息提取任务中的应用效果。思维链在提高信息完整性、准确性和摘要见解质量方面表现出显著优势。
COT技术是一种自然语言处理（NLP）领域的创新方法，旨在通过引导AI系统逐步思考问题的过程，从而提高其推理能力。在Wei等人（2022）的研究中，首次提出了COT提示的概念，即通过中间推理步骤实现复杂推理能力,这种方法模仿了人类的解题方式.
llmtrend