什么是思维链，怎么实现

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，