什么是cot提示词（思维链），如何运用它提升AI的逻辑推理能力？

你可能遇到过这种情况：你给AI一个有点复杂的问题，比如一个数学应用题或者需要绕个弯的逻辑题，结果它直接给你一个错误的答案。这时候你可能会想，AI是不是“笨”？其实不一定，很多时候它只是没get到正确的思考路径。CoT提示词，也就是思维链（Chain-of-Thought），就是解决这个问题的。

简单说，CoT就是引导AI一步一步地思考，而不是直接跳到结论。 就像你上学时，数学老师总是要求你写解题步骤一样，不只是为了看最终答案，更是为了确保你每一步的逻辑都是对的。 对AI也一样，当你让它“把步骤写出来”，它犯错的概率就会降低。

这个方法最初是谷歌的研究人员在2022年的一篇论文中提出来的。 他们发现，对于那些需要多步推理才能解决的问题，比如数学题、常识推理和符号推理，引导大型语言模型（LLM）生成一系列中间步骤，能显著提高最终答案的准确性。 CoT之所以有效，是因为它把一个复杂问题分解成了多个更小、更易于管理的部分。 AI可以集中处理每一步，而不是试图一次性解决整个难题，这样一来，逻辑上的失误就少了。

举个具体的例子。假设你问AI：“我有10个苹果，我给了邻居2个，给了修理工2个。然后我又买了5个，吃掉了1个。我现在还剩多少个苹果？”

如果直接问，模型可能会因为没理清先后顺序而算错，直接给你一个瞎猜的数字。

但如果你用CoT的方式提问，AI的思考过程可能是这样的：
1. 开始有10个苹果。
2. 给了邻居2个，剩下 10 – 2 = 8个。
3. 又给了修理工2个，剩下 8 – 2 = 6个。
4. 然后又买了5个，现在有 6 + 5 = 11个。
5. 最后吃掉了1个，最终剩下 11 – 1 = 10个。

你看，当它把每一步都列出来之后，答案就清晰准确了。这个过程不仅让结果更可靠，也让你能清楚地看到它的思考路径，如果哪一步错了，你也能很快发现问题所在。 这就是CoT的核心作用：让AI的“思考”过程透明化，从而提升逻辑推理的准确性。

怎么运用CoT提升AI的逻辑推理能力？

运用CoT提示词主要有两种直接的方法：零样本CoT（Zero-shot-CoT）和少样本CoT（Few-shot-CoT）。这两种方法用起来都很简单，不需要你懂编程或算法。

第一种：零样本CoT (Zero-shot-CoT)

这是最直接、最简单的方法。你不需要给AI任何解题范例，只需要在你的问题后面加上一句简单的指令，引导它分步思考。

最经典的一句话是：“我们一步一步地思考。”（Let’s think step by step.）。

我们还是用上面那个苹果的问题来举例。你的提示词可以这样写：

“我有10个苹果，我给了邻居2个，给了修理工2个。然后我又买了5个，吃掉了1个。我现在还剩多少个苹果？我们一步一步地思考。”

仅仅是增加了这最后一句，AI就会自动切换到“解题模式”，开始按部就班地分析问题，而不是凭感觉猜答案。 这种方法非常通用，适用于各种需要推理的任务。除了“我们一步一步地思考”，你也可以试试其他类似的说法，比如“让我们有逻辑地解决这个问题”或者“请把你的推理步骤写出来”。

零样本CoT的优点是简单方便，但它依赖于模型本身强大的基础能力。对于非常复杂的或者全新的问题类型，它有时候可能会不知道从何入手。这时候就需要第二种方法了。

第二种：少样本CoT (Few-shot-CoT)

少样本CoT的意思是，在提出你的问题之前，先给AI一两个例子，向它展示你想要的思考方式和输出格式。 这就像你在教一个学生解应用题，先给他讲一两道例题，让他看看解题步骤是怎么写的，然后再让他自己做新的题目。

这种方法的关键在于，你给的例子要包含清晰的“思维链”，也就是详细的推理过程。

举个例子，假设你要让AI解决一个逻辑推理问题。你可以这样构建你的提示词：

[例子1]
问题： 停车场里有4辆车。如果又开来了2辆车，然后开走了1辆，停车场现在有几辆车？
回答：
1. 停车场一开始有4辆车。
2. 开来了2辆，所以现在有 4 + 2 = 6辆车。
3. 开走了1辆，所以最终剩下 6 – 1 = 5辆车。
所以，停车场现在有5辆车。

[例子2]
问题： 一个篮子里有8个橙子，小明拿走了3个，小红又放进来了4个。现在篮子里有几个橙子？
回答：
1. 篮子里原来有8个橙子。
2. 小明拿走了3个，剩下 8 – 3 = 5个橙子。
3. 小红放进来了4个，现在有 5 + 4 = 9个橙子。
所以，现在篮子里有9个橙子。

[你的问题]
问题： 我有10个苹果，我给了邻居2个，给了修理工2个。然后我又买了5个，吃掉了1个。我现在还剩多少个苹果？
回答：

当你提供了这样带有详细步骤的例子后，AI会模仿你的格式，同样一步一步地去分析你的新问题，最后给出带有完整推理过程的答案。 研究表明，少样本CoT通常比零样本CoT的效果更好，因为范例为AI提供了非常具体的指导。

写好CoT提示词的几个要点

虽然CoT用起来简单，但要达到最好的效果，还是有一些细节需要注意：

1. 把问题分解清楚：在写少样本CoT的例子时，要确保你的解题步骤是清晰、正确且有逻辑的。 如果你给的例子本身逻辑混乱，AI也会跟着学坏。
2. 例子要有多样性：如果你准备用少样本CoT，最好提供几个不同类型的例子，这样能帮助AI更好地理解问题的本质，而不是仅仅学会了某个特定问题的解法。
3. 明确指示：无论是用零样本还是少样本，你的指令要直接。直接告诉它“一步一步地思考”或者“把推理过程写出来”。
4. 并非所有模型都适用：CoT提示词对那些参数规模较大的模型效果更明显。 对于一些较小的模型，强行让它们分步思考，有时反而会因为能力不足而编造出错误的步骤，导致结果更差。 所以，这个方法更适合用在像GPT-4这样比较先进的模型上。

总而言之，CoT提示词不是什么高深的技术，它更像是一种与AI沟通的技巧。它通过模拟人类解决复杂问题时的思考方式——分解问题、逐步推理——来引导AI更深入、更准确地进行逻辑分析。 下次当你觉得AI不够聪明的时候，不妨试试用CoT提示词，引导它“多想一步”，结果可能会让你惊喜。