思维链

思维链针对的是大模型搞推理问题，让它直接从直接输出一个结果变成写推理过程+结果的形式。 # 本体 COT(Chian Of Thought)是一种提示方法，相关论文可以参考 Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models

主要干的就是prompt里面给它举个例子，让模型看一下推理是怎么写的，它效果很好。

拓展

零样本思维链

零样本思维链（Zero Shot Chain of Thought，Zero-shot-CoT）提示过程是对 CoT prompting 的后续研究，引入了一种非常简单的零样本提示。他们发现，通过在问题的结尾附加“Let's think step by step”这几个词，大语言模型能够生成一个回答问题的思维链。从这个思维链中，他们能够提取更准确的答案。

其实 Zero-shot-CoT 是一个 pipeline。也就是说“Let's think step by step”这句话，只是通过这个 prompt 让LLM 尽可能生成一些思考过程，然后再将生成的 rationale（理由） 和 question 拼在一起，重新配合一个answer 指向的 prompt 如“The answer is ”来激励模型生成答案。

从技术上讲，完整的零样本思维链（Zero-shot-CoT）过程涉及两个单独的提示/补全结果。在下图中，左侧生成一个思维链，而右侧接收来自第一个提示（包括第一个提示本身）的输出，并从思维链中提取答案。这个第二个提示是一个自我增强的提示。