Transformer 模型（如 Llama 3.1 70B 和 LLaMA-2 7B）中的思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示并非代表类似人类的思考，而是一种增加串行深度的计算机制。这种机制允许模型执行比其固定层深度通常允许的更多的顺序步骤，因为每个生成的 token 会反馈到网络中以供后续传递。研究表明，CoT 提示会导致更尖锐的概率分布，并充当答案模板，通过约束下一个可能的 token 来指导模型的输出。此外，对 Llama-2 7B 的分析表明，Transformer 的层存在功能划分，其中一半对齐表示与问题结构，另一半根据构建的上下文编写答案 token。 AI
影响 解释了思维链提示的计算基础，阐明它增强了串行深度，而不是模拟人类思维。
排序理由 该条目详细说明了思维链提示在 Transformer 模型中运行的内部机制，并得到了研究结果的支持。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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