Chain of Thought Prompting（思維鏈提示技術）

歷史背景

Chain of Thought (CoT) Prompting 起源於 2022 年 Google 研究團隊的開創性論文，該技術首次系統性地提出「透過讓模型模仿人類逐步推理過程」來提升大型語言模型（LLM）解決複雜邏輯推理和數學問題的能力。相較傳統直接輸出答案的方式，CoT 讓 LLM 生成中間推理步驟，顯著改善了模型在需要多步驟推理任務中的表現，並迅速成為 Prompt Engineering 領域的重要技術之一。

概念解說

CoT Prompting 的核心概念是：在提示語中加入明確的「思路鏈」示範，讓模型學會模仿這種推理過程。其運作機制如下：

• 傳統 Prompt：直接問問題，模型生成答案。
• CoT Prompt：問題後加入範例推理過程，模型產生完整的「思路 + 答案」。 此設計能有效減少模型「跳步」或直接產生錯誤結論的情況，特別適合應用在數學推導、邏輯謎題、法律推理等場景。

具體方法步驟

1. 設計 CoT 範例：為類似問題編寫清楚、條理分明的推理過程範例。

2. 編寫 Prompt：

• 問題描述
• 範例推理（示範）
• 待解問題：「讓我們一步步來思考」

3. 運行模型：利用 GPT-4、Claude 或其他 LLM 執行生成。

4. 驗證與調整：檢查模型輸出的推理完整性與邏輯正確性，必要時優化提示內容。

延伸應用案例

1. 數學解題系統：輔導學生解決數學題目時，AI 會逐步展開解題過程，而非只給最終答案。
2. 法律合規輔助：AI 針對法條進行逐條推理並產出理由書草稿，強化邏輯透明度。
3. 科學研究助理：在閱讀文獻或設計實驗時，模型能條列推理步驟，協助研究人員思考盲點與假設。

從專業觀點看，Chain of Thought Prompting 標誌著 LLM 由「結果驅動」向「過程導向」演進，這對 AI 可解釋性（Explainability）和可控性具有重大意義。未來，CoT 技術可望進一步結合自動評分（Self-Consistency）與知識檢索（RAG），強化模型的推理深度與準確性。然而，CoT 也面臨模型「幻覺推理」與產生冗長無效步驟的風險，如何平衡推理完整性與生成效率，將是後續關鍵研究方向。