【一文看懂】什么是思维链（CoT）？它等同于人类思考的过程吗？

今年春节时，DeepSeek R1模型首次完整展示了大模型执行推理时的思维链（Chain of Thought，CoT）过程，这一举措在业内引发了广泛关注与讨论。随后，国内外多家大模型厂商，如OpenAI、Gemini、阿里通义千问Qwen等陆续公开了各自的思维链。

那么，究竟什么是思维链？为何它如此重要？它等同于人类的思考过程吗？

什么是思维链？

简单来说，思维链是一种提示（Prompting）策略，它通过引导大型语言模型逐步生成解决问题的中间推理步骤，模拟人类思考的过程，从而提高模型在复杂任务上的性能。

传统的大型语言模型通常在处理复杂任务时，往往只能直接给出答案，缺乏系统的推理过程，这使得它们在多步推理、逻辑判断和抽象推理任务中表现不佳。

CoT的关键在于通过提示模型逐步展开推理过程，帮助模型建立条理清晰、层层递进的推理链条，最终得出更加准确的结果。

举个例子，假设你问模型一个复杂的问题，比如：“如果一个面包师每天烤100个面包，其中10%在当天卖不出去，那么一周后他总共剩下多少个面包？”：

▶ 没有思维链的模型可能直接给出答案：70 个

▶ 使用了思维链的模型可能会这样回答：

◽每天卖不出去的面包数量：100*10%=10个

◽每天卖出去的面包数量是：100-10=90个

◽一周有 7 天，所以一周卖出去的面包总数是：90*7=630 个

◽一周烤的面包总数是：100*7=700 个

◽所以一周后剩下的面包数量是：700-630=70 个

思维链如何运作？

为了解决传统大语言模型在多步骤推理任务中的不足，思维链推理以一种有条理、逐步推进的方式帮助模型“口头思考”：

◽逐步提示：鼓励模型逐个处理问题的各个部分，而不是直接跳到结论。

◽生成中间步骤：AI将问题分解为较小的、逻辑性强的步骤，如识别关键数据点或执行增量计算。

◽保持连贯性：每一步都建立在前一步的基础上，确保推理链的一致性和逻辑性。

◽通过示例微调：CoT通过微调得到增强，在微调过程中，模型会使用涉及多步推理的示例进行训练，从而提高其在新任务中复制此类过程的能力。

模型在进行逐步思考，给出清晰的推理过程

思维链技术的发展历程

“思维链”（Chain of Thought, CoT）并非一个全新的概念，其思想根源可以追溯到早期人工智能研究中对中间推理步骤的重视。

然而，真正将思维链作为一种有效的提示策略应用于大型语言模型并引起广泛关注，始于 2022 年。

标志性的工作是谷歌研究团队发表的论文 “Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models”。这篇论文系统地提出了思维链的概念，并通过实验证明，在足够大的语言模型上，通过在提示中加入中间推理步骤的示例，可以显著提升模型在算术、常识和符号推理等复杂任务上的性能。

虽然在此之前研究人员已经探索过通过提供逐步的指令或分解任务来引导模型进行更复杂的处理。但 2022 年的这篇论文关键在于：

◽清晰地定义了思维链的概念和提示方法。

◽通过大规模实验验证了其有效性，尤其是在模型规模增大后。

◽论文指出，思维链不仅是一种提示策略，更是一种挖掘大型语言模型内在推理潜力的有效工具。

尽管思维链的概念早在2022年被系统提出，但其真正被广泛重视和应用是在近几年，这主要得益于以下几个方面的推动因素：

AI的推理能力需求提升：随着AI在现实世界中的应用逐步增多，单纯的模式识别已经无法满足复杂任务的需求。例如，在医疗领域，AI不仅要给出诊断结果，还要能解释推理过程；在法律领域，AI需要提供案件分析的详细逻辑过程。思维链应运而生，成为解决这一问题的有效工具。

计算能力的提升：随着计算资源的不断进步，尤其是多层次神经网络和Transformer架构的突破，AI模型的推理能力得到了极大提升。思维链利用这种技术背景，能够在处理复杂问题时展现出显著优势。

可解释性成为关键：随着AI应用的扩展，尤其是在一些高风险领域（如医疗、金融、司法等），AI的决策过程需要更加透明和可解释。思维链能够逐步展示推理步骤，这不仅提高了决策的可理解性，也增强了人类对AI系统的信任。

DeepSeek通过完整展示思维链过程，显著提升了模型推理的透明性，成为思维链技术发展中的一个重要里程碑。

它通过文字形式清晰地展示模型的推理过程，大幅提升了AI决策的透明性和可解释性。这不仅帮助用户更直观地理解模型的推理逻辑，增强了对AI系统的信任，还使用户能够通过反馈引导模型的思考过程，从而更容易获得满意的结果。

在 DeepSeek 公开思维链之后，OpenAI、Gemini、Qwen 等国内外的大模型厂商也陆续公开了各自的思维链能力。这表明，公开模型的推理过程已成为行业内提升模型可信度和用户体验的重要趋势。

思维链技术的优势与局限性

思维链的优势：提升LLMs的智能水平

相比传统直接提示方法，思维链具有以下优势：

◽提高复杂任务的准确性：对于需要多步推理才能解决的问题，思维链能够显著提高模型的准确率。通过分解问题，模型可以在每个步骤中进行更细致的思考，降低出错的可能性。

◽增强模型的可解释性：思维链使得模型的推理过程更加透明。我们可以清晰地看到模型是如何一步步得出答案的，这有助于我们理解模型的思考方式，并更容易发现和纠正模型中的错误。

◽提升模型的鲁棒性：思维链可以帮助模型更好地处理输入中的噪声和干扰信息，使其在面对更复杂的场景时也能保持较高的性能。

◽促进更高级的推理能力：通过学习思维链的模式，模型可以逐渐掌握更复杂的推理技巧，例如逻辑推理、数学计算、常识推理等。

思维链的局限性

思维链技术仍存在一定局限性：

◽更高的资源需求：将任务分解为更小的步骤需要更多的计算能力，这使得CoT在某些场景下效率较低。

◽对精心设计的提示的依赖：CoT推理对提示的质量非常敏感，设计不当的提示可能会干扰推理过程，导致错误的结论。

◽扩展性问题：随着任务复杂性的增加，推理步骤的数量也会增加，这可能增加错误的发生概率，并使得推理过程变得更难以管理。

◽过度复杂化的风险：在某些情况下，CoT可能会引入不必要的复杂性，尤其是对于那些简单任务来说，直接的方法会更高效。

◽适用性有限：CoT在复杂推理任务中表现突出，但对于简单问题来说，其优势会减少，因为这些问题只需要直接的答案。

思维链=人类思考过程？

相似之处

▶ 逐步推理：思维链的核心思想是分解问题，逐步进行推理，这与人类解决复杂问题时通常采用的策略类似。我们会将大问题拆分成小步骤，逐步思考每个步骤，最终得出答案。

例子：人类在解决一道复杂的几何证明题时，会一步步地运用定理和已知条件进行推导；思维链在解决一个需要多步计算的数学题时，也会逐步进行加减乘除等运算。

▶ 中间步骤的重要性：无论是人类还是思维链，中间的思考步骤都至关重要。这些步骤不仅帮助我们找到最终答案，也提供了推理的路径和依据。

例子：人类在写一篇长篇文章时，会先列出大纲，再逐步填充每个段落的内容；思维链在生成一段长文本时，也会先规划好逻辑结构，再逐步生成每个句子。

不同之处

▶ 人类思考的复杂性：人类思考涉及情感、直觉、创造力、联想等多种复杂的认知过程，而当前的思维链主要侧重于逻辑和语言上的逐步推理。

例子：当我们进行艺术创作或创新时，往往依靠灵感和直觉。这种思维方式不仅仅是逻辑推理，更多的是与情感、经历和直觉相关，而这些目前的思维链模型无法完全模拟。

▶ 知识的来源和表示：人类拥有丰富的常识和经验，并且能够灵活地运用这些知识进行推理。大型语言模型的知识主要来源于预训练数据，其知识表示和推理方式与人类有所不同。

例子：人类知道“火是热的”是基于生活经验，而思维链模型知道这一点是因为它在大量的文本数据中学习到了这种关联。

▶ 错误的来源：人类可能会因为知识不足、逻辑错误、情绪干扰等原因犯错。思维链的错误可能来源于训练数据的偏差、模型理解的不足、或者提示语的设计不当等。

例子：当人类感到疲劳时，可能会在简单的算数题上犯错，例如将5+7算成13。而思维链模型可能会因为训练数据中的错误信息，得出一个不准确的结论，比如将某个经济趋势预测错。

▶ 自我纠错能力：人类在思考过程中通常具备一定的自我纠错能力，可以回顾之前的步骤，发现错误并进行修正。当前的思维链在自我纠错方面还相对有限，但这也是未来研究的一个重要方向。

例子：当人类写代码时，若程序出现问题，他们会回溯代码，检查并修正逻辑错误。当前的思维链模型如果没有明确的纠错机制，可能会继续沿着错误的推理链条走下去，直到最终结果出错。

思维链可能比人强的地方

▶ 处理大量信息的速度和规模：思维链模型可以快速处理和分析海量的数据，并在短时间内完成人类难以企及的复杂推理。

例子：思维链模型可以快速分析数千条新闻报道和市场数据，帮助做出投资决策。相比之下，人类分析师可能需要数小时或数天才能做出相同的分析。

▶ 保持推理的连贯性和一致性：在处理逻辑性强的问题时，思维链模型通常能够始终如一地遵循预设的推理步骤，从而避免人类可能出现的逻辑跳跃或遗漏。

例子：在处理法律案件时，思维链模型能够根据具体的法律条文和案例，逐步推理出合理的结论，确保每个环节都符合法律规定。相比之下，人类在面对复杂的法律问题时，可能会因为案件细节繁琐、法律条文的多变性或先前经验的干扰，容易漏掉某些关键的条文或判例，导致推理过程中的漏洞或不一致性。

▶ 避免情绪和偏见的影响：思维链模型的推理过程不受人类情感和认知偏见的影响，能够更加客观地分析问题。

例子：在招聘过程中，思维链模型可根据候选人的资历、技能等客观标准来做出评估，而避免了人类面试官可能因为个人好恶或潜在偏见而影响选择。

总的来说，思维链作为一种有效的推理策略，展现了在复杂任务中超越传统模型的潜力。尽管它无法完全模拟人类思考的灵活性和创造性，但在处理大规模数据、保持推理一致性以及避免情绪偏见等方面，思维链模型具有不可忽视的优势。随着技术的不断进步，思维链无疑将在各行各业的人工智能应用中扮演越来越重要的角色，为我们带来更多有价值的推理工具和方法。

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