在大语言模型（LLM）如GPT-4的发展过程中，我们发现：仅仅靠简短的问题提示（prompt），往往难以触发模型的复杂推理能力。为了解决这一瓶颈，研究者提出了一种简单却高效的技巧——Chain-of-Thought Prompting（思维链提示）。这种方法已经被证实能够显著提升模型在数学、逻辑、常识问答等任务上的表现。那么，它是如何运作的？又如何在实践中正确使用？
一、什么是Chain-of-Thought Prompting？
Chain-of-Thought（CoT）Prompting的核心思想是：通过在提示中添加详细的推理步骤，引导语言模型模仿人类的思考过程，从而生成更准确、更合理的答案。
不同于传统的“问-答式”提示，CoT提示采用“问-思考-答”的结构。例如，对于一个数学题，传统提示可能是：
问题：小明有3个苹果，又买了2个，现在有多少个？
答案：5
而CoT提示则变成：
问题：小明有3个苹果，又买了2个，现在有多少个？
回答：他原来有3个苹果，又买了2个，3 + 2 = 5，所以答案是5。
这种“显式展开思考过程”的做法，可以让模型从单点答案跳跃，过渡为连贯的推理链，极大提升了复杂任务的表现能力。
二、原理解析：为什么有效？
Chain-of-Thought的有效性，背后有几个关键原理：
- 模拟人类推理模式：模型在训练时学习了大量人类文本，而人类在表达复杂问题时常常会“分步说明”。通过模仿这种语言风格，模型的输出更具逻辑连贯性。
- 减少短路回答倾向：不使用CoT时，模型可能倾向于直接猜测答案。而通过提示它“逐步思考”，可以强迫模型慢下来，理清逻辑关系，避免凭直觉生成错误结论。
- 提高可解释性与可调试性：CoT输出的中间步骤可供人类检查，有助于判断模型是否理解了题意，若出错也更容易定位原因。
三、实战演示：如何写出有效的CoT提示？
下面通过几个示例，展示如何在不同任务中使用Chain-of-Thought Prompting。
示例1：基础数学题
Prompt：
问题：一个篮子里有5个苹果，又放进去了3个，然后拿走了2个。现在还有多少个？请一步一步思考再作答。
输出：
篮子里最开始有5个苹果，加上后来放进去的3个，一共有5 + 3 = 8个。然后拿走了2个，8 – 2 = 6。所以现在有6个苹果。
示例2：逻辑推理题
Prompt：
问题：约翰比杰克年长，杰克比玛丽年长。谁最年轻？请详细解释理由。
输出：
约翰比杰克年长，说明杰克比约翰年轻。杰克又比玛丽年长，说明玛丽比杰克年轻。因此，玛丽是三人中最年轻的。
示例3：常识问答
Prompt：
问题：如果今天是星期五，那么两天后是星期几？请一步步思考。
输出：
今天是星期五。一天后是星期六，两天后是星期日。所以答案是星期日。
四、使用建议与注意事项
- 引导性词语很重要：如“请一步步思考”“请分步骤说明”等语句能有效激发模型展开推理。
- Few-shot学习更强大：提供多个示例（1~3个）能进一步提升效果，特别是在数学或逻辑任务中。
- 适用于高复杂度任务：当问题需要推理、多步计算、条件判断时，CoT提示最有效；对于简单任务反而可能冗长。
五、未来趋势
随着模型能力增强，Chain-of-Thought Prompting已成为提升AI推理性能的主流方法之一。结合程序生成（如Toolformer）或中间计算（如ReAct架构），CoT有望构建出更强大的“具备推理路径”的AI助手。
