大型语言模型（LLMs）是当下备受关注的一门技术，这些模型通过大量的预训练，能够理解和生成自然语言，表现出强大的文本处理能力。然而，在解决复杂问题时，传统的LLMs往往需要借助特定的提示（prompts）来激发其内在的推理能力，这种依赖限制了LLMs的独立性和灵活性。最近一种无需提示的Chain of Thought（CoT）（推理方法崭露头角，为LLMs的发展提供了新的方向。今天我们一起来了解一下。

一、没有提示的CoT推理背景

Chain of Thought（CoT）推理是一种通过逐步分解问题、展示中间推理步骤来解决问题的策略。在LLMs中，CoT推理曾经高度依赖于复杂的提示工程，即通过精心设计的提示问题或任务来引导模型进行推理。这种方法虽然有效，但存在诸多局限。首先，提示的设计需要耗费大量时间，且往往针对特定任务。其次，过度依赖提示可能导致模型在处理新任务或更复杂问题时表现不佳，因为其内在推理能力未能得到充分发挥。

研究者们发现LLMs实际上已经具备内在的推理能力，这种能力可以通过调整解码过程来激发，而无需依赖特定的提示。这一发现为LLMs的推理能力提供了新的研究方向，即没有提示的CoT推理。

二、没有提示的CoT推理原理

（一）定义与概念

没有提示的 COT 是指在 AI 处理任务时，不依赖预先设定的明确提示或指令，而是让模型自身基于其训练数据和算法，自动生成逻辑推理步骤来解决问题。传统的 COT 往往需要在输入中提供一定的引导信息，帮助模型理解任务和构建思维链。但在没有提示的 COT 中，模型需要凭借自身的 “智能” 来启动和执行思维过程。

（二）与传统 COT 的区别

1. 1、提示依赖程度
   传统 COT （[检索增强思考 RAT（RAG+COT）：提升 AI 推理能力的强大组合]在很大程度上依赖于外部提供的提示，这些提示可以是问题的分解、示例或者特定的指令格式。例如，在回答一个数学问题时，可能会提示模型使用某种特定的解法步骤。而没有提示的 COT 则减少了对这种外部提示的依赖，更强调模型的自主推理能力。

2. 2、模型自主性
   没有提示的 COT 给予模型更大的自主性，使其能够在更广泛的任务范围内自主探索合适的解决方案。传统 COT 可能会因为提示的局限性而在处理一些未见过的问题时遇到困难，而无提示的 COT 则有机会展现出更通用的问题解决能力。

（三）技术实现原理

1. 1、大规模预训练模型
   没有提示的 COT 通常基于大规模预训练模型，这些模型在海量的数据上进行训练，学习到了丰富的语言模式和知识表示。例如，像 GPT-4 这样的模型，通过对大量文本的学习，能够在没有明确提示的情况下，识别问题的类型和关键信息，并尝试构建合理的思维链。

2. 2、自监督学习与强化学习
   自监督学习技术使得模型能够从无标签的数据中学习到内在的结构和逻辑关系。模型通过预测文本中的下一个单词或句子来不断优化自身的参数。强化学习则通过奖励机制来引导模型生成更合理、更准确的思维链。例如，当模型生成的推理步骤能够正确解决问题时，给予正向奖励，从而促使模型不断改进其推理策略。

三、没有提示的CoT推理的应用

没有提示的CoT推理在多个领域展现了其强大的应用能力。以下是一些具体的应用案例：

1. 基本算术：在算术问题中，模型可以通过展示逐步的计算过程来得出正确答案。例如，对于问题“你有12个苹果，你给每个朋友3个，你有4个朋友，你还剩下多少个苹果？”模型可以生成类似“首先，我给了每个朋友3个苹果，总共是12个苹果中的12个（因为4个朋友×3个苹果/朋友=12个苹果）；然后，我没有剩下的苹果了”的推理过程。虽然这个推理过程在现实中可能是冗余的（因为直接可以得出没有剩下的苹果），但它展示了模型如何逐步分解问题并得出答案。

2. 逻辑推理：在逻辑推理任务中，模型可以生成一系列的推理步骤来支持其结论。例如，在给定一系列条件和结论的情况下，模型可以逐步分析条件之间的逻辑关系，最终得出正确的结论。

3. 常识推理：常识推理是LLMs面临的一大挑战。然而，没有提示的CoT推理为模型提供了一种展示其常识理解能力的途径。通过生成一系列合理的假设和推理步骤，模型可以在常识推理任务中表现出色。

四、没有提示的CoT推理的优势与挑战

优势：

1. 减少提示工程的依赖：没有提示的CoT推理降低了对精心设计的prompt（[掌握Prompt Engineering（提示工程）：解锁大型语言模型的无限潜能的依赖，使模型能够更独立地解决问题。

2. 提高模型的灵活性：由于无需特定提示，模型可以更灵活地处理各种任务和情境。

3. 揭示模型的内在能力：通过展示推理步骤，没有提示的CoT推理使我们能够更清楚地了解模型的内在推理能力。

挑战：

1. 计算成本：生成多个推理路径并评估它们的自信心需要较高的计算成本。这限制了该方法在某些实时或低资源场景中的应用。

2. 路径选择：如何从多个可能的推理路径中选择最合理的路径仍然是一个挑战。尽管自信心可以作为一个指标，但在某些情况下，最高自信心的路径可能并不总是正确的。

没有提示的Chain of Thought（CoT）推理为大型语言模型的发展开辟了新的道路。通过改进解码过程并展示模型的内在推理能力，我们可以更好地理解和利用这些强大的模型。

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