为什么要使用思维链

思维链（CoT）引导 AI 模型在给出最终答案之前明确阐述其推理步骤。这种方法显著提升了模型解决复杂和多步骤问题的能力。

CoT 利用了模型遵循逻辑序列的固有能力。它涉及提示模型将问题分解为一系列中间的、可管理的步骤，模拟人类的认知过程。这种技术对于需要演绎、推断、数学计算或复杂分析的任务特别有益。其有效性取决于模型的底层能力和适当详细的提示。在不经过验证的情况下过度依赖模型生成的步骤仍然可能引入错误。

CoT 通过使推理可追踪来增强准确性、可解释性和用户信任。它使模型能够处理数学应用题、常识推理或代码调试等复杂问题，而直接的一步回答往往失败。关键是，它通过构建解决过程，帮助模型更好地泛化到其能力范围内的未见问题。最终，CoT 扩展了大语言模型在要求性分析任务中的实际效用和可靠性。