Цепочка размышлений (Chain of Thought, CoT)

Идея CoT заключается в том, что перед выдачей конечного ответа модель формирует своего рода внутренний «поток сознания» — последовательность рассуждений, ассоциаций и промежуточных умозаключений. Такая цепочка помогает машине анализировать задачу по шагам, не просто выдавая «угадывающий» ответ, а действительно прорабатывая аргументацию.

Основная идея и мотивация

Обычные языковые модели, обученные предсказывать следующее слово по статистике, зачастую ограничиваются поверхностными решениями. Если предложить им сложную логическую или математическую задачу без контекста или без специальной стратегии размышлений, они могут ошибаться, использовать поверхностные эвристики или выдавать бессвязные ответы. Цепочка размышлений вводит явный промежуточный слой аргументации, стимулируя модель структурировать логику решения, разбивая сложную задачу на простые шаги.

Как работает CoT

1. Шаги разложения задачи: Вместо того чтобы сразу предлагать ответ, модель сначала формирует внутренний текст рассуждений. Это может включать анализ условия задачи, выделение ключевых элементов, определение стратегий для решения, постановку вспомогательных подзадач.
2. Промежуточные вычисления и проверки: На этом этапе модель может проводить арифметические вычисления, делать дедуктивные выводы, анализировать контекст, подбирать подходящие формулы или правила. Цепочка размышлений не видна конечному пользователю напрямую (хотя в некоторых системах её можно просматривать для отладки), но она помогает модели «думать вслух».
3. Формирование финального ответа: После того как все промежуточные шаги пройдены, модель формирует итоговый ответ. Это может быть конкретное число, определение понятия, краткая справка, либо логически выверенное решение задачи.

Основные подходы к реализации CoT

1. Стандартный CoT (Standard Chain-of-Thought):
   В этом подходе модель просто генерирует текст рассуждений, начиная с вопроса и постепенно формируя логику ответов. Примерно так, как человек записывал бы свои размышления на черновике. Для этого подбирается специальный формат подсказок (prompts), например: «Объясни свои шаги рассуждения, а затем дай конечный ответ».
2. Пошаговое разбиение (Step-by-Step Reasoning):
   В данном методе модель специально обучают или подсказывают ей разбивать задачу на поэтапные шаги. Может использоваться формат: «Сначала опиши проблему, затем сформулируй ключевые утверждения, потом произведи вычисления и после этого сделай вывод». Так модель более дисциплинированно подходит к рассуждениям.
3. Self-Consistency Chain-of-Thought:
   Здесь модель генерирует несколько независимых цепочек размышлений для одной и той же задачи, а затем сравнивает результаты, выбирая наиболее часто встречающийся или наиболее убедительный ответ. Такой подход повышает точность, так как снижает риск, что модель случайно выберет некорректное решение.
4. Tree-of-Thoughts:
   Это расширение идеи CoT, в котором рассуждения модели ветвятся, образуя дерево возможных ходов решения. Затем проводится поиск по дереву, выбираются самые перспективные ветви, и на выходе формируется итоговое решение. Данный метод вдохновлён стратегиями, применяемыми при решении сложных логических или математических задач, когда заранее не очевиден единственный правильный путь решения.

Практические примеры

Рассмотрим задачу:
Пример 1 (Математическая):
Вопрос: Сколько будет 24 умножить на 17?
Возможная цепочка размышлений:

• Сначала определяем операцию: 24 * 17.
• Можно разложить 17 на 10 и 7 для удобства: 24 * 10 = 240, 24 * 7 = 168.
• Складываем результаты: 240 + 168 = 408.
  Финальный ответ: 408.

Без CoT модель может случайно дать неправильное число, например «400», не уделив внимания промежуточным вычислениям. С CoT она «проговорит» логику и, скорее всего, придёт к корректному результату.

Пример 2 (Логическая задача):
Вопрос: Дано утверждение: «Все кошки умеют мурлыкать. Мурка — это кошка. Значит ли это, что Мурка умеет мурлыкать?»
Цепочка размышлений:

• Анализируем логическую структуру: Все объекты класса «кошки» обладают свойством «уметь мурлыкать».
• Мурка принадлежит к классу кошек.
• Следовательно, Мурка тоже обладает свойством «уметь мурлыкать».
  Итог: Вывод логически верен.

Пример 3 (Множественный выбор):
Допустим, вопрос: «Если вчера был вторник, какой сегодня день?»
Цепочка размышлений:

• Если вчера был вторник, тогда сегодня среда.
• Никаких дополнительных условий нет.
  Ответ: Среда.

Применение и преимущества

• Повышение точности решений: Модель, используя цепочку размышлений, меньше ошибается в арифметике, логических цепочках и фактических вопросах.
• Улучшение интерпретируемости: Хотя CoT часто скрыто от конечного пользователя, разработчик может при необходимости посмотреть на внутренние рассуждения, чтобы понять, почему модель дала именно такой ответ.
• Гибкость при обучении: Добавление цепочки размышлений не требует полного переобучения модели. Часто достаточно правильно настроить подсказки (prompts), чтобы заставить модель размышлять более структурированно.

Примеры промтов для различных вариантов цепочки размышлений

Ниже приведены несколько примеров промтов, которые можно использовать для того, чтобы побудить языковую модель формировать более развернутые и структурированные цепочки размышлений (CoT). Примеры можно адаптировать под конкретные задачи: математические расчёты, логические рассуждения, анализ текста или принятие решений.

1. Стандартная цепочка размышлений (Standard CoT)

Цель: Побудить модель последовательно рассуждать о задаче до вывода конечного ответа.

Пример промта:

Вопрос: {ваш вопрос}

Пожалуйста, сначала опиши свои размышления шаг за шагом, подробно объясняя логику и вычисления, а затем дай чёткий и однозначный ответ. Не пропускай промежуточные шаги, покажи весь ход рассуждений.

2. Пошаговое разбиение (Step-by-Step Reasoning)

Цель: Структурировать размышления по заранее определённым этапам.

Пример промта:

Вопрос: {ваш вопрос}

Шаг 1: Опиши суть проблемы своими словами.  
Шаг 2: Перечисли важные данные или условия.  
Шаг 3: Приведи необходимые вычисления или логические шаги.  
Шаг 4: Сформулируй промежуточные результаты и проверь их на корректность.  
Шаг 5: Сформулируй окончательный ответ.

3. Самоконсистентная цепочка размышлений (Self-Consistency CoT)

Цель: Генерировать несколько независимых цепочек размышлений и выбрать наиболее последовательный ответ.

Пример промта:

Вопрос: {ваш вопрос}

Сначала сгенерируй три независимых цепочки размышлений к данному вопросу (каждую по шагам), не ссылаясь на предыдущие цепочки. Затем сравни их результаты и выбери тот ответ, который выглядит наиболее логичным и обоснованным. В конце приведи окончательный ответ.

4. Древовидная цепочка размышлений (Tree-of-Thoughts)

Цель: Предложить модель рассматривать разные ответвления решения и отбирать наиболее подходящее.

Пример промта:

Вопрос: {ваш вопрос}

Попробуй представить рассуждения в виде дерева вариантов. Сначала перечисли возможные пути решения (ветви), затем последовательно развивай каждую ветвь, анализируя преимущества и недостатки. После этого выбери ветвь, которая приводит к наиболее корректному ответу, и сформулируй итог.

5. Контекстуально-расширенная цепочка размышлений

Цель: Направить модель использовать более широкий контекст, например, исторический или технический, чтобы лучше аргументировать свой ответ.

Пример промта:

Вопрос: {ваш вопрос}

Сначала проанализируй исторический (или иной релевантный) контекст вопроса, перечисли ключевые факты и понятия, важные для ответа. Затем шаг за шагом изложи логику рассуждений, используя эти факты для аргументации. В конце представь ясный и убедительный вывод.

6. Универсальный промт для CoT (объединяющий различные подходы):

Вопрос: {ваш вопрос}

Пожалуйста, реши эту задачу, следуя следующему подробному сценарию размышлений:

1. Опиши суть задачи своими словами, выдели ключевые факты или данные.
2. Сформулируй пошаговый ход мысли: 
   - Определи, какие подзадачи или шаги необходимо выполнить.
   - Для каждой подзадачи чётко покажи ход решения или логики.
3. Создай как минимум две независимые (альтернативные) цепочки размышлений, не ссылаясь друг на друга, для решения этой задачи. Каждую цепочку опиши подробно, как если бы это были два независимых подхода к решению.
4. Представь решение в виде ветвящегося дерева (Tree-of-Thought), где каждая ветвь соответствует возможному пути решения или интерпретации задачи. Кратко опиши каждую ветвь, её предпосылки и результаты, выдели наиболее перспективную ветвь.
5. Проанализируй все полученные решения: сравни результаты двух независимых цепочек размышлений и ветвей дерева вариантов, оцени их логичность, корректность и обоснованность.
6. Сделай историческую или контекстуальную справку (если применимо), чтобы подкрепить свою аргументацию дополнительными фактами или аналогиями.
7. На основе анализа выбери наиболее обоснованный и логически непротиворечивый итоговый ответ. В конце чётко сформулируй этот ответ.

После выполнения всех вышеуказанных шагов представь итоговое решение максимально чётко и однозначно.

Используя данный универсальный промт, можно адаптировать его для самых разных задач: от математических вычислений до логических головоломок, от анализа исторических фактов до инженерных задач. Он даёт модели чёткую инструкцию для формирования разветвлённой цепочки размышлений (CoT), стимулируя как глубину анализа, так и проверку самоконсистентности ответа.

Цепочка размышлений (Chain-of-Thought) — один из ключевых инструментов, позволяющих большим языковым моделям перейти от простого статистического предсказания слов к более осмысленным и логически последовательным ответам. Будущее подобных методов лежит в интеграции всё более сложных схем размышлений: от простого линейного рассуждения к ветвящимся деревьям или даже более сложным структурам, приближающим модели к человеческому стилю мышления.

Nerd IT 🌀 ML, DS, ANN, GPT

Привет! Меня зовут Семён, я работаю в сфере ML и аналитики данных и пишу в блог nerdit.ru статьи о своем опыте и том, что может пригодиться начинающим в начале их пути изучения больших данных.

Telegram