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思维链框架:LLMChain,OpenAI,PromptTemplate

什么是思维链,怎么实现

目录

    • 什么是思维链,怎么实现
      • 思维链(Chain of Thought)在代码中的实现方式
      • 1. 手动构建思维链提示
      • 2. 少样本思维链提示
      • 3. 自动思维链生成
      • 4. 思维链与工具使用结合
      • 5. 使用现有思维链框架:LLMChain,OpenAI,PromptTemplate
      • 思维链实现的关键要点

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思维链(Chain of Thought,CoT)是指把逻辑较为复杂的问题进行拆解,通过一系列有逻辑关系的思考,形成完整的思考过程,旨在通过向大语言模型展示少量的样例,并通过这些样例解释推理过程,让大语言模型学会在生成答案时展示推理过程,并引导其得到更准确的答案。以下是其常见的实现方式:

  • 模型训练
    • 少样本学习:在训练模型时,提供少量包含详细推理步骤的示例,让模型学习如何根据这些示例进行推理和生成答案。例如,给出一些数学问题及其详细的解题步骤,让模型通过学习这些有限的例子来掌握解决类似问题的思维方式。
    • 监督学习:使用包含详细推理步骤的标注数据集对模型进行训练,明确引导模型生成符合逻辑的推理过程。例如,对于一个因果推理任务,数据集中的每个样本都包含问题、详细的推理步骤以及最终答案

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