什么是思維鏈，怎么實現

思維鏈（Chain of Thought，CoT）是指把邏輯較為復雜的問題進行拆解，通過一系列有邏輯關系的思考，形成完整的思考過程，旨在通過向大語言模型展示少量的樣例，并通過這些樣例解釋推理過程，讓大語言模型學會在生成答案時展示推理過程，并引導其得到更準確的答案。以下是其常見的實現方式：

• 模型訓練：
  • 少樣本學習：在訓練模型時，提供少量包含詳細推理步驟的示例，讓模型學習如何根據這些示例進行推理和生成答案。例如，給出一些數學問題及其詳細的解題步驟，讓模型通過學習這些有限的例子來掌握解決類似問題的思維方式。
  • 監督學習：使用包含詳細推理步驟的標注數據集對模型進行訓練，明確引導模型生成符合邏輯的推理過程。例如，對于一個因果推理任務，數據集中的每個樣本都包含問題、詳細的推理步驟以及最終答案，