思維鏈與生成式AI
思維鏈(Chain of Thought，CoT)在生成式AI中的應用和重要性。
思維鏈是一種提示AI模型進行步驟化思考的方法，讓AI像人類一樣,通過清晰的推理步驟來得出結論。這種方法主要有以下幾個關鍵特點：
1.明確的推理過程：
AI會清楚地列出從問題到答案的每個推理步驟。
2.自我糾錯機制，通過詳細的思考過程，AI可以：
檢查每個步驟的邏輯性
及時發現並修正錯誤
確保結論的可靠性
3.提升複雜問題解決能力，特別適用於：
多步驟數學題
邏輯推理問題
決策分析
程式設計思路
4.更好的可解釋性，因為提供了完整的推理過程，所以：
用戶能理解AI是如何得出結論的
更容易評估答案的可靠性
有助於建立對AI系統的信任
5.實施方式，在提示詞中可以：
明確要求"一步步思考"
設計引導性的問題
使用特定的格式來組織思路
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人工智慧是什麼？
人工智慧（Artificial Intelligence, AI） 簡單來說，就是讓機器模仿人類的思考、學習和決策的能力。它就像是一個聰明的電腦程序，可以執行許多原本需要人類智慧才能完成的工作，例如：
語音辨識： 讓電腦聽懂人類的語言，像是 Siri、Google As
這篇文章探討了使用 AI 撰寫文章的挑戰和解決方法。指令過於精準會讓 AI 的文章缺乏變化和個人風格。建議將 AI 當作導師，利用其提問能力來引導思考，而非直接撰寫內容。這種方法不僅能加速思考過程，還能提升文章品質。經過一年的嘗試，作者體會到 AI 從助手逐漸成為思考夥伴的重要性。
自動化思考（Automatic Thinking）是心理學中的一個概念，它指的是人們在日常生活中進行的快速、無意識和自動的「思路-反應」捷徑。
在人工智能的發展歷程中，早期的研究主要側重於將解決問題的規則輸入計算機，試圖通過啟蒙運動理性的思路模擬人類的智能行為。然而，這條路逐漸變得艱難，因為規則過於繁多，無法應對複雜的情境和語境。在這個背景下，一些科學家轉向了神經網絡算法，試圖模擬人腦的感知能力。
大語言模型能夠生成文本，因此被認為是生成式人工智慧的一種形式。
人工智慧的學科任務，是製作機器，使其能執行需要人類智慧才能執行的任務，例如理解語言，便是模式，做出決策。
除了大語言模型，人工智慧也包含了深度學習以及機器學習。
機器學習的學科任務，是透過演算法來實踐AI。
特別
生成式AI（Generative AI）是近年來人工智慧領域中備受矚目的技術之一。它以機器學習為基礎，通過學習大量數據中的模式和關係，能夠生成各種新的內容，涵蓋文字、圖像、音訊等多個領域。本文將深入探討生成式AI的原理、優缺點以及應用範疇。
本文介紹「思維鏈」（Chain of Thought，CoT）的提問技巧，探討其如何影響ChatGPT等生成式AI工具的表現。由於「思維鏈」能使機器人模仿人類推理的過程，因此，建議在使用大型語言模型進行提示工程時加入類似「讓我們循序思考」等提示詞，以提高多步驟問題的解決能力。
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