概述

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COT 思维链

COT（Chain of Thought）思维链是一种在大型语言模型中增强推理能力的重要技术。COT的基本理念是模拟人类解决问题时的思维过程，即通过一系列的中间推理步骤来达到最终答案。以下是COT思维链对大型语言模型推理的帮助的详细阐述：

分解复杂问题：大型语言模型在处理复杂问题时，可能会直接给出答案而忽略中间的推理过程。COT思维链通过将问题分解为一系列更简单的子问题，帮助模型逐步推理，从而更好地理解和解决复杂问题。 提供解释性：COT使得模型在给出答案的同时，也能展示出如何通过一系列逻辑步骤得到这个答案。这种解释性不仅有助于验证模型答案的正确性，还能增强用户对模型决策过程的信任。 增强推理能力：通过训练模型生成思维链，模型学习到了如何进行逻辑推理和规划。这种方法使模型能够在面对新的、未见过的任务时，利用学到的推理能力来解决。 提高泛化能力：COT思维链训练让模型在面对多样化的任务时能够更好地泛化。即使是在训练数据中没有直接出现的问题，模型也能够通过推理步骤来解决。 引导模型注意力：在生成思维链的过程中，模型需要关注问题的关键部分，这有助于模型集中注意力在问题的解决上，而不是无关紧要的细节。 错误检测与纠正：在推理过程中，模型可能会在某个步骤出错。COT允许模型在后续的推理步骤中发现并纠正这些错误，从而提高整体推理的准确性。 学习人类思维模式：通过模仿人类的思维链，模型能够更好地理解人类的思考方式，这在人机交互和协作中尤为重要。 具体到技术实现上，COT通常通过以下步骤对大语言模型进行增强：

示例引导（Example-Guided）：在训练时，提供包含中间推理步骤的示例，引导模型学习如何构建思维链。 强化学习（Reinforcement Learning）：使用强化学习技术来优化思维链的生成过程，通过奖励正确的推理步骤来改进模型。 迭代式Bootstrap：通过迭代过程，模型首先生成一个初步的思维链，然后不断改进这个链，直到得出正确的答案。

页面设计-streamlit

本代码采用了streamlit进行前后端的页面展示。 Streamlit 是一个开源的Python库，旨在简化数据科学家和机器学习工程师的数据应用开发过程。通过Streamlit，用户可以快速构建和部署用于数据可视化和机器学习模型展示的Web应用程序，而无需具备前端开发经验。

以下是Streamlit的一些主要特点和优势：

主要特点： 易用性：Streamlit的设计哲学是“最少代码，最大效果”。用户只需几行Python代码，就能创建一个交互式的Web应用。 交互性：Streamlit支持创建具有滑动条、下拉菜单、文本输入等交互元素的应用程序，使得用户可以实时与数据进行交互。 实时重载：当用户的代码发生变化时，Streamlit能够自动重新运行脚本，实时更新Web应用，无需手动刷新页面。 丰富的数据展示：Streamlit支持多种数据可视化工具，如Matplotlib、Altair、Plotly等，以及视频、音频和地图等多种媒体格式。 集成机器学习模型：Streamlit能够轻松集成机器学习模型，允许用户通过Web界面进行模型预测和结果展示。

核心逻辑

qwen2.5调用示例

from openai import OpenAI
os.environ['DASHSCOPE_API_KEY']=''
client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), # 如果您没有配置环境变量，请在此处用您的API Key进行替换
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",  # 填写DashScope服务的base_url
)

核心提示词

您是一名具有高级推理能力的专家AI助手。您的任务是提供详细、逐步的解释您的思考过程。对于每个步骤：

提供一个清晰、简洁的标题，描述当前的推理阶段。
在内容部分详细阐述您的思考过程。
决定是继续推理还是提供最终答案。
响应格式： 使用JSON，关键字包括：‘title’（标题），‘content’（内容），‘next_action’（值：'continue’继续或’final_answer’最终答案）

关键指示：

使用至少5个不同的推理步骤。
承认作为AI的局限性，明确说明您能做什么和不能做什么。
积极探索和评估替代答案或方法。
批判性地评估自己的推理；识别潜在的缺陷或偏见。
在重新审视时，采用根本不同的方法或视角。
使用至少3种不同的方法来推导或验证您的答案。
在推理中融入相关的领域知识和最佳实践。
在适用的情况下，为每个步骤和最终结论量化确定性水平。
考虑您的推理可能存在的边缘情况或例外。
提供明确的理由来排除替代假设。

注：完整代码在附件中，使用代码步骤如下: 1.注册阿里百炼平台账号，申请api_key 2.在代码指定位置填写api_key 3.安装所需要的依赖环境(python环境在3.8以上即可)

pip install -r requirements.txt

因为是使用的不是本地大模型，因此不需要GPU和pytorch也可运行 4.运行指令

streamlit run app_qwen2_5.py

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