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前言： 思维链，在人工智能领域，是一个非常非常新的概念。强大的逻辑推理是大语言模型“智能涌现”出的核心能力之一，好像AI有了人的意识一样。而推理能力的关键在于——思维链（Chain of Thought，CoT）。

相关概念：

• 语言智能可以被理解为“使用基于自然语言的概念对经验事物进行‘理解’以及在概念之间进行‘推理’的能力”,随着参数量的飞升，以Transformer 为基础架构的大规模语言模型以 “Chat”的方式逐渐向人们展现出了它的概念理解与概念推理的能力；
• 推理一般指根据几个已知的前提推导得出新的结论的过程，区别于理解，推理一般是一个“多步骤”的过程，推理的过程可以形成非常必要的“中间概念”，这些中间概念将辅助复杂问题的求解。

一、什么是思维链CoT？

Chain-of-Thought(CoT)是一种改进的Prompt技术，目的在于提升大模型LLMs在复杂推理任务上的表现，对于复杂问题尤其是复杂的数学题大模型很难直接给出正确答案。如算术推理（arithmetic reasoning）、常识推理（commonsense reasoning）、符号推理（symbolic reasoning）。COT通过要求模型在输出最终答案之前，显式输出中间逐步的推理步骤这一方法来增强大模型的算数、常识和推理能力。简单，但有效。

2022 年，在 Google 发布的论文《Chain-of-Thought P