思維鏈推理（簡單闡釋）

什麼是思維鏈推理 (CoT)？

"思考鏈 (CoT) 反映人類的推理能力，透過一連串連貫的邏輯推理，促進有系統的問題解決」。

IBM: https://www.ibm.com/think/topics/chain-of-thoughts

基本上，CoT 鼓勵 AI 模型在得到最終答案之前採取中間步驟。模型不會直接找到答案，而是會依序解釋其思考過程，確保每個步驟都緊接前一個步驟。

這裡有一個簡單的 範例 來解釋 CoT 的過程：

思維鏈推理是如何運作的？

• 提示： 使用者可在提示中加入「顯示您的推理」或「解釋每一步驟」等指示，引導人工智能逐步思考。
• 邏輯步驟： 然後，AI 會一步一步地解決問題，以容易理解的方式列出思考過程。
• 最終答案： 走完步驟之後，AI 就會給出最後的答案，通常會比較準確，因為它遵循的是清楚且有條理的路徑。

為什麼思考推理很重要？

• 更高的精確度： 花時間分解問題有助於人工智能避免犯錯，尤其是需要多個步驟的任務，例如數學、邏輯謎題或複雜的決策。
• 更清楚的說明： 人工智能是如何得出答案的，這將更容易建立信任，並有助於在出錯時排除故障。
• 更像人類的思考方式： 循序漸進的推理方式讓 AI 感覺更自然、更親切，因為它反映了人們通常解決問題的方式。

CoT 推理的優點

• 更有效率地處理複雜、多步驟的問題。
• 減少 AI 所產生回應中的錯誤和幻覺。
• 讓 AI 系統更具可解釋性及可信度。

限制條件

• 反應較慢： 更多步驟意味著更長的答案和更高的計算成本。
• 迅速的品質： 有效性取決於提示設計的好壞。
• 可擴充性： 如果沒有量身訂做的指示，可能會在非常專業或技術性的領域掙扎。

概括

Chain-of-though 是模型以類似人類的方式解決問題的有趣方法。它對於處理複雜的任務和減少錯誤非常有用。然而，當指示品質不佳時，它在速度和精確度上有其限制。

進一步瞭解思考鏈推理：

IBM： https://www.ibm.com/think/topics/chain-of-thoughts
隱形： https://www.invisible.co/blog/how-to-teach-chain-of-thought-reasoning-to-your-llm
Orq： https://orq.ai/blog/what-is-chain-of-thought-prompting
BotPress： https://botpress.com/blog/chain-of-thought