DeepSeek-R1深度推理的核心技术：思维链（CoT）

DeepSeek的R1模型在处理逻辑推理、数学计算以及复杂问答**等任务时，能够显式地展示其推理过程。R1深度推理的核心技术在于所采用的思维链（Chain of Thought，CoT）技术。思维链技术灵感来源于人类的思考方式，它要求模型将复杂问题逐步分解为多个简单步骤，并按照这些步骤逐一推导出最终答案。通过这种分步推理的方法，R1模型的回答不仅更加精确可靠，而且其思考过程也变得清晰可懂。用户不再

大靠山

1668人浏览 · 2025-02-13 17:56:05

大靠山 · 2025-02-13 17:56:05 发布

DeepSeek的R1模型在处理逻辑推理、数学计算以及复杂问答**等任务时，能够显式地展示其推理过程。R1深度推理的核心技术在于所采用的思维链（Chain of Thought，CoT）技术。思维链技术灵感来源于人类的思考方式，它要求模型将复杂问题逐步分解为多个简单步骤，并按照这些步骤逐一推导出最终答案。

通过这种分步推理的方法，R1模型的回答不仅更加精确可靠，而且其思考过程也变得清晰可懂。用户不再仅仅得到一个最终答案，而是能够跟随模型的思路，逐步理解它是如何得出这一结论的。

一、思维链（CoT）

思维链（Chain of Thought，CoT）是什么？思维链（CoT）是一种通过分步推理展示思考过程，增强大模型在复杂任务中推理能力和可解释性的技术。

思维链（CoT）的概念在论文《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》中被提出。

思维链的核心理念在于让模型像人类一样，将问题分解为多个步骤，逐步推导出答案。

首先，思维链允许模型将多步骤问题分解为中间步骤，这意味着可以将额外的计算能力分配给需要更多推理步骤的问题。
其次，思维链为模型的行为提供了一个可解释的窗口，揭示了模型是如何得出特定答案的，并提供了在推理路径出错时进行调试的机会。
第三，思维链推理可用于数学文字题、常识推理和符号操作等任务，并且原则上至少可能适用于人类可以通过语言解决的任何任务。
最后，只需在少样本提示的示例中包含思维链序列的示例，就可以在足够大的现成语言模型中轻松引发思维链推理。

DeepSeek-R1如何使用思维链（CoT）？DeepSeek-R1首先让模型具有输出思维链的能力，然后再使用人类反馈强化学习（RLHF）和基于规则的推理奖励（Rule Base Reward for Reasoning）对模型进行强化学习的训练。

DeepSeek-R1模型在推理过程中就能够自然地生成思维链，并按照人类期望的方式进行推理。**

二、Chain-of-Thought Prompting

Chain-of-Thought Prompting是什么？Chain-of-Thought Prompting是通过在提示中包含中间推理步骤的示例，引导大语言模型生成类似的思维链。

分步提示设计：在编写大模型应用时，通过特定格式的提示（Prompt）要求模型展示思考过程。使用关键词如**“Let’s think step by step”****触发逐步推理。**支持零样本（Zero-shot）和少样本（Few-shot）两种模式。
中间状态生成：模型生成中间推理步骤作为文本，每个步骤作为后续推理的上下文基础。通过自回归方式逐步生成内容。
结果提取：从生成的文本中解析最终答案。通常以“Therefore, the answer is”等关键词标识结论。

如何让大语言模型（LLM）生成思维链？通过Chain-of-Thought Prompting，可以在少样本提示的示例中提供思维链推理的演示**，让大语言模型能够生成思维链。**

在少样本提示中，为每个示例添加与答案相关的思维链。这些示例应该清晰地展示如何从问题出发，通过一系列中间步骤，最终得出结论。

**这样可以引导LLM在回答新问题时，****也按照类似的思维链进行推理，**通过这些包含中间推理步骤的示例，LLM能够学习到如何分解问题并生成思维链。

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