探索大模型的神秘面纱！“思考词汇” 潜藏惊人的信息宝藏

大模型的“思考词”背后确实藏着惊人的信息量，以下为你揭开其秘密：

思考词的作用

• 引导模型推理：一些特定的思考词可以引导大模型进行更深入的推理。例如“Let's think step by step”，这句思考词能让大语言模型生成回答问题的思维链，从而提取更准确的答案。又如“Think Twice”，通过让模型进行多轮推理，使其在回答问题时更加谨慎，准确率稳步上升，模型表现出更强的稳定性和反思能力。

• 塑造模型风格：思考词还能塑造大模型的回答风格。比如系统提示词，OpenAI的系统提示词规定了ChatGPT不能讨论政治观点等，从而限制了其在某些话题上的生成能力。而Claude的提示词更“规范化”，要求避免不安全、不道德等内容，使其尽量走“道德正确”的路线。

• 赋予模型角色：通过思考词可以为大模型设定特定的身份或行为准则，使其在回答问题时更具针对性。比如指示模型“你是一位经验丰富的历史学家，请解释工业革命的意义”，模型就会以历史学家的身份来回答问题。

思考词背后的技术原理

• 基于Transformer架构：大模型通常采用Transformer架构，该架构通过“注意力机制”理解句子中词与词之间的关系，从而捕捉上下文语义。在处理文本时，模型内部会分为MLP层和注意力层，MLP层对信息进行非线性变换，注意力层则进行信息传递，让模型可以“关注”到上下文中对当前预测特别重要的词语。

• 思维链与多步推理：思维链技术的核心思想是鼓励模型在给出最终答案之前，先一步一步地阐述其“思考过程”，这有助于模型更好地理解和解决问题。例如Claude在回答“Fact: the capital of the state containing Dallas is ___”时，会先触发与“Dallas”相关的特征，逐步传递到表示“Texas”的特征，再结合到表示“首府”的特征，最后推断出“Austin”。

• 提示词工程：提示词工程是大模型应用中的重要环节，通过精心设计的提示词，可以引导模型更好地理解任务并生成高质量的输出。例如，通过“分步拆解问题+角色模拟”的引导词设计，可以印证提示工程对模型性能的关键影响。

思考词带来的影响

• 提升模型性能：使用思考词可以提升大模型的准确率和稳定性，使其在回答问题时更加“像人类”，且逻辑清晰。例如在GPQA-Diamond和LiveCodeBench等任务中，DeepSeek-R1和QwQ-32B等主流模型在使用“Think Twice”方法后，准确率均有所提升。

• 改变模型表达：思考词会影响模型的语言风格。在进行多轮推理后，模型使用不确定词的频率明显减少，即使在多轮中仍答错，模型的表达也趋向更加简洁、自信。

• 拓展模型能力：思考词和提示词工程的结合，意味着我们正在从仅仅“生成文本”的工具，转向创造“可配置的认知代理”，为设计面向特定领域的AI辅助工具开辟了新的可能性。