少样本CoT通过提供少量带推理步骤的示例，引导大模型生成逻辑连贯的思考过程，提升复杂任务准确性。文章介绍了标准CoT提示结构及五种改进方法：对比CoT提供正反示例对比学习；复杂示例选择推理步骤多的案例；主动提示选择模型最不确定的问题；思维记忆让模型自我生成记忆辅助解题；自生成示例通过问题聚类自动创建示例。这些方法有效解决了示例质量、模型错误认知、固定示例适配性等问题，显著提升大模型推理能力且降低人工成本。
少样本 CoT（Few-shot Chain-of-Thought）是思维链提示技术在少样本场景下的应用，核心是通过给模型提供少量带推理步骤的示例，引导模型生成逻辑连贯的思考过程，从而提升复杂任务（如数学计算、逻辑推理、多步决策）的准确性，尤其适合数据标注成本高、无法提供大量样本的场景。一个标准的少样本 CoT 提示包含 3 个部分：
- 指令：明确任务目标（如 “解决以下数学应用题”）
- 少样本示例：每个示例包含输入、推理步骤、最终答案，且推理步骤需清晰拆解逻辑
- 待解决问题：需要模型处理的新问题
下面是一个具体的少样本 CoT 提示示例：
ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line 指令：请解决以下数学题，先写出推理步骤，再给出答案。 示例1： 输入：小明有5个苹果，小红比小明多3个，小刚的苹果数是小红的2倍，小刚有多少个苹果？ 推理步骤： 1. 先算小红的苹果数：5 + 3 = 8个 2. 再算小刚的苹果数：8 × 2 = 16个 答案：16 示例2： 输入：书架上有12本故事书，科技书比故事书少4本，漫画书是科技书的3倍，漫画书有多少本？ 推理步骤： 1. 先算科技书数量：12 - 4 = 8本 2. 再算漫画书数量：8 × 3 = 24本 答案：24 待解决问题： 输入：一个文具店有20支铅笔，钢笔比铅笔少5支，圆珠笔是钢笔的4倍，圆珠笔有多少支？简单的少样本 CoT 会面临着示例质量不足且人工成本高，模型缺错误逻辑认知易出错，固定示例适配性差、模型难自我进化等问题。接下来介绍一些改进的少样本 CoT 提示法。
对比思维链提示法 Contrastive CoT Prompting
对比思维链提示法(Contrastive Chain-of-Thought Prompting ) 的核心思路是模仿人类 “正反例子一起学”。
为了让这方法能通用（不用人工写错误例子），论文设计了一套自动生成 “错误推理步骤” 的办法：
- 先从正确的思维链里，提取关键信息（比如数字、公式、人物名这些核心对象）；
- 再把这些关键信息的顺序打乱，就造出了 “步骤混乱” 的错误推理。
之后给模型的提示里，就包含 “问题 + 正确推理 + 错误推理”，让模型对比着学。
复杂示例提示法 Complexity-based Prompting
复杂示例提示法(Complexity-Based Prompting for Multi-Step Reasoning) 核心逻辑很简单：选推理步骤更多、更复杂的思维链当提示词，比选简单的例子效果好得多。
怎么定义 “复杂”? 主要看推理步骤的数量，比如一道题的解题过程写了 9 步，就比只写 2 步的例子更 “复杂”；如果没有现成的推理步骤标注，也可以用问题的长度、解题公式的长度来判断复杂度。不止提示词，输出也挑复杂的。把这个思路延伸到了模型输出阶段，在生成的 “最复杂的那几条推理链” 里投票（比如生成 50 条，只选步骤最多的 30 条来投票）。
主动提示法 Active Prompting
少样本 COT 能大幅提升模型的推理能力。但是，如果这些示例都是人工固定选的，效果会打折扣，比如随便从题库里挑 8 道题写思路。可不同任务的难度、类型不一样，这些固定示例不一定适配所有任务，相当于 “一套模板用到底”。
主动提示法(Active Prompting with Chain-of-Thought for Large Language Models) 的思路是不随便选示例，而是挑 “模型最拿不准的题” 来做示例，具体分 4 步：
- 先测模型的 “不确定度”给模型一堆没标注思路的题目，让它对每道题生成好几次答案。然后用几个指标判断它对这道题有多 “懵”：
- 分歧度：比如同一道题模型算出 3、5、7 三个答案，说明它没把握；
- 熵：专业点说就是答案的混乱程度，混乱越高越不确定；
- 还有方差、模型自评估的信心等指标（但后两种效果一般，模型容易 “过度自信” 说自己肯定对，实际错了）。
挑最懵的题来标注按不确定度排序，选最让模型迷糊的几道题（比如 8 道），让人工给这些题补上详细的思维链和正确答案，做成 “专属示例”。 用新示例去解题把这些定制的示例放在要测试的题目前面，再让模型按示例的思路一步步推理，最后还能结合 “自一致性”（让模型多算几次，选出现次数最多的答案）进一步提高准确率。
思维记忆提示法 Memory-of-Thought Prompting
现有大模型提升的痛点是，要么得靠高质量的标注数据集，要么得做算力成本极高的模型微调。而且像 GPT-4 这类顶尖模型大多只能通过 API 调用，没法直接微调，同时微调还可能让模型丢掉通用能力，得不偿失。
MoT (MoT: Memory-of-Thought Enables ChatGPT to Self-Improve) 参考人类的学习模式 —— 人能通过思考和记忆实现自我提升，不用一直依赖外部学习资料。MoT 就模仿这个逻辑，让大模型自己生成 “思维记忆”，再用这些记忆辅助后续答题。
MoT 的两个核心阶段:
- 预思考阶段：在正式答题前，先让模型在无标注数据集上 “刷题”。它会针对每个问题生成多条推理路径，用 “多数投票” 选出最一致的答案，再通过答案熵过滤掉那些模型自己都拿不准的低置信度推理，只把高置信度的 “问题 - 推理过程 - 答案” 存成外部记忆。
- 回忆阶段：遇到测试题时，模型会先通过语义工具（比如 SBERT）筛选出语义相关的记忆候选，再让模型自己从候选里挑出最有帮助的记忆，最后结合这些记忆，用思维链（CoT）的方式推理出答案。
自生成示例 CoT 提示法 Automatic Chain-of-Thought (Auto-CoT) Prompting
Auto-CoT (Automatic Chain of Thought Prompting in Large Language Models) 的核心就是用 “问题聚类 + 多样性选例”，让大模型自己生成推理示例，既省了人工写示例的功夫，又能达到甚至超过人工示例的推理效果，给大模型的复杂推理提效降本。
Auto-CoT 的两个核心步骤:
- 给问题分类：把数据集里的问题用工具分成几个类别（比如把数学题按 “加减”“乘除” 聚类），保证每个类的问题类型不一样；
- 挑代表题生成推理链：从每个类别里挑一个最典型的问题，用 “一步步想” 的零样本 CoT 让模型生成推理步骤，再用简单规则筛选（比如问题别太长、推理步骤别超 5 步），最后把这些 “类别代表题 + 推理链” 拼成示例。
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