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提示工程与上下文图文讲义2161 字

大模型思维链原理

·全库 85 / 611

《大模型思维链原理》共 14 页、0.2 万字，通篇围绕 推理、评估、CoT、prompt 展开，归在「提示工程与上下文」这一层。

覆盖推理评估CoTprompt微调

适合天天在写提示词、想把输出调稳的人

目录骨架（8 节）
  1. 大模型思维链原理
  2. 强大的语言模型为何在简单推理上犯错？
  3. 解决方案：引导模型展示“思维链”（Chain-of-Thought）
  4. 数据证明：思维链显著提升数学推理能力
  5. 超越单路径：自治性思维链（CoT-SC）提升鲁棒性
  6. 思维链的局限：当线性探索不足以解决问题
  7. 实战案例：用思维树挑战“24 点游戏”
  8. 结合“生成”和“评估”的结果，决定下一步探

原 PDF 已逐页还原成图，共 14 页，这里先放前 3 页，其中 2 页识别出了标题。右侧文字由 OCR 按版面重排，可能有个别错字，以图为准；点图可全屏放大。

本讲义目录 · 3 页
  1. 01大模型思维链原理
  2. 02本次研讨的探索路径 1.问题的提出：…
  3. 03强大的语言模型为何在简单推理上犯错？
011 / 3
第 1 页：大模型思维链原理
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大模型思维链原理

从 CoT 到 ToT，解锁 AI 的深度推理能力

022 / 3
第 2 页
第 2 页

本次研讨的探索路径 1.问题的提出：…

本次研讨的探索路径 1.问题的提出：为何大模型需要“思考过程”？

  • 标准提示（Standard Prompting）的局限性
  1. 思维链（CoT）：引导模型“思考”的第一步
  • 核心思想与性能提升 -进阶：自洽性思维链（CoT-SC）
  1. 思维树（ToT）：从线性推理到策略探索

-核心机制：生成、评估、搜索

  1. 实战拆解：“24 点游戏”中的 ToT 实现
  • 代码级深入解析
  1. 总结与展望：思维链技术的核心启示
033 / 3
第 3 页：强大的语言模型为何在简单推理上犯错？
第 3 页

强大的语言模型为何在简单推理上犯错？

问题的核心

输入

  • 大模型在处理需要多步推理、规划或复杂计算的 任务时，若直接输出答案，很容易出错。它们需 要一个框架来引导其“思考”过程。
  • 国缺乏中间步骤的可解释性。
  • 鼬一步错，步步错，无法纠正。

标准提示（Standard Prompting） Q:Roger 有 5 个网球。他又买了 2 罐网球。每 罐有 3 个网球。他现在有多少个网球？

A：答案是 11。

模型直接给出了一个看似合理但错误的答案， 因为它没有分解问题并按步骤计算。

错误输出

黑箱

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