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title: "思維鏈（Chain-of-Thought）"
slug: chain-of-thought
language: zh-TW
source: https://aiterms.tw/terms/chain-of-thought
updated_at: 2026-04-29
tags: [大型語言模型, Prompt工程, 自然語言處理]
ipas_term: false
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# 思維鏈（Chain-of-Thought）

> **你遇到多步推理題，想看模型怎麼一路算過去時，你會怎麼判斷它真正的作用？**
>
> 你可以把它想成 思維鏈是一種讓大型語言模型逐步推理，而非直接給出答案，以提升複雜問題解答正確率的方法。
>
> 在 你遇到多步推理題，想看模型怎麼一路算過去時 這種情境裡，這個概念會直接影響你怎麼設計、怎麼評估、怎麼上線。

### 容易混淆
> **思維鏈 vs 直接回答**
> 思維鏈會把中間步驟寫出來，直接回答則是直接給結果。
>
> **思維鏈 vs 最終答案**
> 思維鏈是過程，答案是結論，兩者不能混成同一件事。
>
> **思維鏈 vs 自我一致性**
> 思維鏈是在生成推理步驟，自我一致性是在多條推理裡做投票。

### 記住這句就好
> 先看它要解決的是什麼問題，再看它是不是最合適的方法。

### 實際案例
> **案例 1：數學文字題**
> 模型先列出已知條件，再推到最後答案，常比直接猜更穩。
>
> **案例 2：規劃任務**
> 要排旅行、拆工作步驟或找錯誤時，分步思考常更好。

### 算法與應用
> | 面向 | 重點 |
> |---|---|
> | 核心 | 把中間推理顯性化，讓模型更容易處理多步問題。 |
> | 優點 | 對數學、邏輯和規劃常有幫助，也方便人類檢查。 |
> | 注意 | 寫出推理不等於推理一定正確。 |

### 情境判斷
> **Q1（判斷題）：** 如果題目很簡單，還一定要寫很多推理步驟嗎？
> → 不一定，太簡單時反而可能拖慢。
>
> **Q2（判斷題）：** 如果模型寫得很長但答案還是錯，代表思維鏈失敗嗎？
> → 不一定，可能是中間邏輯本身就有問題。

### 常見問題
> **Q：思維鏈一定會提高準確率嗎？**
> 不一定，但在多步推理任務上通常比較有幫助。
>
> **Q：為什麼思維鏈看起來很像人類解題？**
> 因為它把中間步驟攤開了，但未必和人類真實思考完全一樣。
>
> **Q：可以只在提示裡要求一步一步想嗎？**
> 可以，這就是常見的思維鏈提示做法。

### 相關術語
> - **推理能力**：先讀這個，能幫你把主題放進更大的脈絡裡。
> - **提示工程**：先讀這個，能幫你把主題放進更大的脈絡裡。
> - **大型語言模型**：先讀這個，能幫你把主題放進更大的脈絡裡。
> - **上下文學習**：先讀這個，能幫你把主題放進更大的脈絡裡。

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來源：https://aiterms.tw/terms/chain-of-thought
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最後更新：2026/04/29
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