Chain-of-Thought Prompting
Chain-of-Thought Prompting
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链式思考（CoT）提示
图片来源：Wei等人（2022）
中引入的链式思考（CoT）提示通过中间推理步骤实现了复杂的推理能力。您可以将其与少样本提示相结合，以获得更好的结果，以便在回答之前进行推理的更复杂的任务。
思维链（Chain of Thought, CoT）在写Prompt时的主要作用是引导模型进行逐步推理，特别是当处理复杂或需要多步思考的问题时。通过明确列出解题步骤，思维链能够帮助模型更好地理解问题，并沿着逻辑清晰的路径找到答案。
以下是一个使用思维链写Prompt的例子，旨在解答一个简单的数学问题：
问题：一个水果摊上，苹果每斤3元，香蕉每斤2元。如果你买了5斤苹果和4斤香蕉，总共需要支付多少钱？
不使用思维链的Prompt：
请计算购买5斤苹果和4斤香蕉的总费用，其中苹果每斤3元，香蕉每斤2元。
使用思维链的Prompt：
现在，我们要解决一个关于购买水果的费用计算问题。请按照以下步骤进行推理：
1. **确定单价和数量**：
- 苹果的单价是每斤3元，你购买了5斤。
- 香蕉的单价是每斤2元，你购买了4斤。
2. **分别计算每种水果的费用**：
- 计算苹果的总费用：$3 imes 5 = 15$元（单价乘以数量）。
- 计算香蕉的总费用：$2 imes 4 = 8$元（单价乘以数量）。
3. **将两种水果的费用相加得到总费用**：
- 苹果费用15元加上香蕉费用8元，总共是$15 + 8 = 23$元。
请根据上述步骤，计算并回答：购买5斤苹果和4斤香蕉，总共需要支付多少钱？
在这个例子中，思维链通过明确列出解题步骤（确定单价和数量、分别计算费用、相加得到总费用），帮助模型更好地理解问题，并按照逻辑顺序进行推理。这种方法特别适用于需要多步计算或逻辑推理的问题，因为它能够引导模型逐步构建解决方案，而不是直接跳到最终答案。
通过思维链写Prompt，我们可以提高模型的解题准确性和透明度，使其更易于理解和调试。同时，这种方法也有助于模型学习到更广泛的解题策略，而不仅仅是针对特定问题的记忆性解答。
