为什么 CoT 可以提高复杂任务的准确性

思维链（CoT）推理通过提示模型在得出最终答案之前将问题分解为中间推理步骤来提高复杂任务的准确性。这种逐步方法模拟了人类的问题解决方式。

CoT 通过几种机制提高准确性。它要求模型明确证明其推理路径，使错误更容易被识别和纠正。它允许更有效地利用学习到的子任务和每个步骤的相关知识。与直接生成相比，明确的步骤减少了组合搜索空间和幻觉。CoT 结构与人类认知过程一致，使模型能够逐步管理任务复杂性。监控步骤一致性有助于缓解内部矛盾。

这种结构化推理提高了模型输出的透明度和可解释性。它对于需要逻辑演绎、数学问题求解、多步规划或详细解释的高要求任务特别有价值。在关键应用中实施 CoT 显著增强了模型回应的可靠性和可信度。