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《深度解析 AI 大模型的 Cot 思维链原理：从理论到源码实践》
Cot 思维链本质上是一种促使大语言模型（LLMs）在解决问题时生成中间推理步骤的方法。传统的大语言模型在面对问题时，通常直接输出最终答案，缺乏对推理过程的展示。而 Cot 思维链通过精心设计的提示（prompt），引导模型逐步思考，将一个复杂问题分解为多个简单的子问题，并依次解决这些子问题，最终得出完整的答案。这种方式模拟了人类在解决复杂问题时的思维过程，使得模型的输出不仅有结果，还有过程，从而提高了答案的可解释性和准确性。Cot 思维链作为一种创新的技术，为人工智能大模型的发展带来了新的突破。
——来自博客 https://blog.csdn.net/qq_28540861/article/details/147104567
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