用白話文解釋 CoT（Chain of Thought）
什麼是 CoT（Chain of Thought）？
如果你在網路上看到某些 Prompt 教學，告訴你要在提示詞內加入 "think step by step"，這就是 CoT 的典型用法！
如果用比較學術的解釋來說，CoT 是一種 提升大型語言模型（LLM）推理能力的技術，它讓模型在回答問題時像人類一樣逐步思考，而不是直接給出答案。
但隨著 LLM 的演進，CoT 可能變得不再必要。在較新的 Reasoning 模型（如 o1、o3-mini、DeepSeek R1）上，使用 CoT 不一定能提高答案品質，甚至可能影響推理效果。這些模型已內建強大的推理能力，不需要額外的「一步步思考」提示。
GPT 模型 vs. Reasoning 模型
目前，OpenAI 主要推出兩大類 LLM 模型：
- GPT 系列模型（如 GPT-4o）：適合 執行任務，如寫作、翻譯、內容生成、程式碼撰寫。
- Reasoning 模型（如 o1、o3-mini）：適合 深度推理與決策，用於複雜任務，如財務分析、法律判斷、策略規劃等。
以下是這兩種模型的差異整理：
| 比較項目 | GPT 模型（如 GPT-4o） | Reasoning 模型（如 o1、o3-mini） |
|---|---|---|
| 主要特性 | 執行明確定義的任務，高速且成本較低 | 深度推理與決策，適用於複雜與模糊問題 |
| 適用場景 | 內容生成、翻譯、聊天、程式碼撰寫 | 計劃、決策、跨多文件推理、財務/法律分析 |
| 推理能力 | 基礎推理，適用於單步問題（可用 CoT 改善） | 高級推理，適用於多步與模糊問題（不需 CoT 提示） |
| 適合的問題類型 | 簡單、明確的問題（如 FAQ、自動回覆） | 需要深入分析與綜合判斷的問題（如法律、金融建議） |
| 計算成本 | 低成本，適合大規模應用 | 較高成本，但適合高精度決策 |
| 運行速度 | 快 | 相對較慢，但決策更可靠 |
| 決策可靠性 | 可能生成錯誤答案，適合非關鍵應用 | 高可靠性，適合財務、法律、醫療等專業領域 |
| 處理大數據能力 | 可處理大數據但較弱於整合資訊 | 擅長分析大量非結構化資訊，找出關鍵點 |
| 應用於 AI Workflow | 適合具體任務執行（如回應、總結） | 適合規劃與決策（如戰略分析、風險評估） |
| 視覺處理 | 可處理一般圖片與圖表 | o1 具更強視覺推理能力，如建築圖、低品質圖像 |
| 適用於多步推理 | 需要 CoT 提示來「一步步思考」 | 內建推理能力，不需 CoT |
| 適合的使用案例 | 寫作、翻譯、客服、社群媒體管理 | 財務分析、法律推理、科學研究、策略規劃、複雜程式碼審查 |
CoT（Chain of Thought）還適用嗎？
你可能會問：「所以，我應該在 Prompt 內加上 CoT 嗎？」
這取決於 使用的 LLM 類型：
- GPT-4o 這類「執行型」模型，CoT 仍然有效，能幫助它在數學推理、邏輯推理等任務上表現更好。
- o1、o3-mini 這類「推理型」模型，內建推理能力，不需要 CoT，反而可能影響效能。
何時使用 CoT？
適用情境
- 需要 AI 詳細解釋推理過程（如教育、法律分析）。
- 讓 AI 展示計算步驟，方便用戶檢查答案（如數學題、決策分析）。
- 提升 GPT-4o 的推理能力，避免它直接猜測答案。
不適用情境
- o1、o3-mini 已內建推理能力，不需要 CoT 提示。
- 簡單任務（如翻譯、內容總結），CoT 反而讓回應變冗長，無助於提高準確度。
結論
隨著 AI 技術的進步，過去的 Prompting 技巧不一定適用於新模型，因此在設計 Prompt 時，應根據 模型特性 來選擇最佳策略！
