CoT Prompting 作为一种促进语言模型推理的方法具有几个吸引人的特点：Think step-by-step

• 首先，从原则上讲，CoT 允许模型将多步问题分解为中间步骤，这意味着可以将额外计算资源分配

给需要更多推理步骤的问题。

• 其次，CoT 提供了对模型行为的可解释窗口，提示了它可能是如何得出特定答案的，并提供了调试

推理路径错误之处的机会（尽管完全描述支持答案的模型计算仍然是一个未解决问题）。

• 第三，在数学应用题、常识推理和符号操作等任务中都可以使用思维链推理（CoT Reasoning），

并且在原则上适用于任何人类能够通过语言解决的任务。

• 最后，在足够大规模现成语言模型中很容易引发 CoT Reasoning ，只需在少样本提示示例中包含一

些连贯思路序列即可。

自洽性（Self-Consistency）：多路径推理

通过思维链，我们可以看到大语言模型的强与弱：

• 它强在，模型规模的提高，让语义理解、符号映射、连贯文本生成等能力跃升，从而让多步骤推理的思维链成为可能，带来“智能涌现”。

• 它弱在，即使大语言模型表现出了前所未有的能力，但思维链暴露了它，依然是鹦鹉学舌，而非真的产生了意识。