我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
這個思想鏈很好地說明了人類的認知過程如何反映在人工智慧框架中以增強推理能力。它的本質在於思想的連續進展，一個想法無縫地觸發下一個想法。這種線性推理過程反映了人類處理複雜問題的方式——將問題分解為一系列更小、更容易理解的步驟，從而使解決問題的過程不那麼令人畏懼，更易於管理
當轉移到大型語言模型領域時，Chain of Thought 展現了其顯著增強推理能力的潛力。透過精心地將複雜的任務分解為一系列中間的、更易於管理的步驟，它為模型提供了一個結構化的路徑來解決當前問題的複雜性。這種分解有助於解決多步驟問題，否則會給標準提示方法帶來巨大的挑戰。逐步分解不僅提供了從問題出現到解決的清晰一致的途徑，而且使整個過程具有一定程度的清晰度和效率，這對於有效解決問題至關重要
Chain of Thought 的變革性影響在 Zero-Shot Learning 場景中尤其明顯。在這種情況下，模型會面臨尚未經過明確訓練的任務。 Chain of Thought 就像一盞指路明燈，透過逐步的推理過程引導模型，使其能夠在沒有事先特定訓練的情況下推理任務。該指南非常寶貴，因為即使在數據有限的情況下，它也能顯著提高模型的性能。 Chain of Thought 透過其結構化推理範例，突破了性能極限，尤其是在少數表演設置中，從而展示了其在增強推理能力方面的穩健性和多功能性
此外，Chain of Thought 與人類認知過程的一致性預示著模型和使用者之間理解和信任的新時代。這種一致性至關重要，因為它顯著增強了模型推理複雜的現實問題的能力。類人的推理過程不僅促進了透明且易於理解的推理過程，而且與人類解決問題的自然方法產生共鳴，從而使人與機器之間的互動更加直觀和有意義
從本質上講，Chain of Thought 充當了一座堅固的橋樑，縮小了機器推理和人類認知過程之間的差距。它在 Zero-Shot Learning 場景中的應用及其在大型語言模型中解鎖推理新維度的潛力強調了它對人工智慧和自然語言處理領域的變革性影響。透過模擬人類認知過程，Chain of Thought 有望顯著提高人工智慧模型的推理能力，使它們更擅長處理需要多步驟推理的複雜現實問題
別稱
Step-by-Step Reasoning、Multi-Step Reasoning、Slow Thinking
