1、在LLM时代做好prompt的设计也是一种贡献，但是设计背后的核心思想需要有意义且有新意，而且往往需要大量工程上的尝试和验证
2、利用LLM生成更高质量reasoning chains的技巧：
- 要求模型先将原问题分解
- 调大LLM decoding的temperature参数以生成更多reasoning paths，采用投票的方式选出最佳的path
- 给出一些demonstrations（“Few-Shot-CoT” rather than “Zero-Shot-CoT”）
- 选择更“好”的exemplars：diversity-based，uncertainty-based
3、利用中小模型做reasoning：
- 小模型常识知识、逻辑能力欠缺，不适合直接用于推理
- LLM可以为小模型提供外源知识，也可以通过蒸馏的方式将LLM的CoT能力赋予小模型
- 在用大模型生成的rationales训小模型时，rationales的质量和数量都很重要
-
- 保证质量的方法：answer filtering
- 保证数量的方法：rationalization，diverse reasoning
4、Chain-of-thought来源于NLP reasoning任务，但可以应用到更广泛的领域
将 Chain-of-Thought（CoT）Prompting 应用于中小规模模型（如 <10B 参数的模型）是一项具有挑战性但研究价值很高的方向。原因在于：CoT 是一种涌现能力，大多数情况下只有在 大模型（如 GPT-3 175B）及以上 才能充分发挥。但对于中小模型，我们可以通过一些策略让其更好地“学会”使用 CoT。
下面我从几个角度详细介绍：
✅ 一、为什么中小模型难以原生支持 CoT？
✖ 原因 1：推理能力弱，难以自己“编造”合理的思维链
- 小模型没有足够参数去模拟逻辑推理链条；
- 即使你提示了 CoT 示例，它可能仍无法复制正确的步骤。
✖ 原因 2：训练中缺少“中间步骤”的监督
- 大多数预训练数据只有问题和答案（Q-A），而非完整的推理过程；
- CoT 需要“过程监督”，中小模型通常未接触过这种格式。
✅ 二、有哪些办法能让中小模型也用上 CoT？
✅ 方法 1：Fine-tune with CoT data（用思维链数据微调）
- 用专门标注了“推理过程”的训练数据（如 GSM8K-CoT 格式）来微调模型；
- 如下所示：
Q: Tom has 3 pens. Each costs 2 dollars. How much in total?
A: He has 3 pens and each costs 2 dollars, so 3 × 2 = 6 dollars.
- 微调目标是让模型学会“模仿推理格式”。
📌 常用数据集：
✅ 方法 2：使用生成式大模型生成 CoT 样例 → 拿来微调中小模型
- 使用 GPT-4 / Claude 3 / Gemini 等大模型，自动为原问题生成 CoT 格式的标注；
- 将这些“伪标注思维链”作为训练数据喂给中小模型；
- 称为 “Distilled CoT” 或 “Self-Generated CoT”。
📌 代表方法：
- Self-Ask, Auto-CoT, LLaMA-CoT, Tiny-CoT
✅ 方法 3：结构引导 + prompt 工程优化
即使不微调，也可以尝试：
- 手动设计 简洁清晰的 CoT 示例
- 使用 “Let's think step by step”、"First... then..." 等 prompt 模板
- 减少任务复杂度，让模型能完成每一步
📌 示例：
Q: Lisa has 5 boxes. Each box contains 4 candies. How many candies does she have in total?
A: First, find how many candies in total. 5 × 4 = 20. Answer: 20
✅ 三、实际研究成果
| 方法 | 模型规模 | 成果 |
|---|---|---|
| LLaMA-CoT | 7B | 微调后可完成简单数学推理 |
| Tiny-CoT | 1.3B | 基于 Distilled CoT 微调后提升显著 |
| Self-Ask | 2.7B | 使用自问方式引导思维链生成 |
✅ 四、总结建议：中小模型使用 CoT 的推荐路径
| 阶段 | 推荐方法 |
|---|---|
| ✅ 纯提示 | 使用 hand-crafted CoT prompt + 魔法词 |
| ✅ 微调 | 收集 CoT 样本 + 微调中小模型 |
| ✅ 蒸馏迁移 | 用大模型生成 CoT 数据 + 迁移到小模型 |
如果你告诉我你用的具体模型（比如 LLaMA2-7B、ChatGLM、Qwen、Mistral 等），我可以给出具体的微调方案、CoT 数据集来源，以及推理流程设计建议。需要吗？
