7.2 逐步推理法有些任务给出一个答案不难但大模型在跳过推理过程直接输出结论时容易在复杂情况下出错尤其是涉及多步骤计算、多因素判断或逻辑链较长的问题。逐步推理法的思路是不让大模型直接给结论而是让它先把分析过程逐步写出来在这个过程中一步一步走向答案。推理过程显性化之后错误更容易被发现结论也更有依据可循。7.2.1 直接作答与逐步推理的输出差异同样的问题直接作答和要求逐步推理输出的准确性和可信度差异相当明显尤其是在需要多步骤推导的情况下。1.差异的来源直接作答时大模型根据问题调用已有模式快速匹配输出在大多数简单问题上没有问题。但对于需要多步推导的问题跳过中间步骤直接给出答案很容易在某个中间环节产生偏差而这个偏差埋在结论中是看不出来的。逐步推理的作用是强制每一步都显性化让错误在过程中暴露而不是等到结论出现后才被发现。2.对比示例直接作答提示词如下A产品比B产品贵20%B产品比C产品贵25%A比C贵多少输出如下A比C贵45%。加入逐步推理提示词如下A产品比B产品贵20%B产品比C产品贵25%A比C贵多少请一步一步推导不要直接给结论。输出如下第一步B比C贵25%即B 1.25×C。第二步A比B贵20%即A 1.2×B 1.2×1.25×C 1.5×C。第三步A 1.5C说明A比C贵50%不是把20%和25%直接相加的45%。结论A比C贵50%。直接作答版本的错误来自把百分比增长简单相加的常见误区。逐步推理版本因为强制把每一步显式化在推导过程中自然得出正确结论并主动指出了直觉性错误的来源。7.2.2 触发逐步推理的提示词写法大模型默认不会主动展示推理过程需要在提示词中明确触发触发方式简单但不同写法对输出结构的控制力度有差别。1.触发写法在提示词中加入指令可以触发逐步推理示例如下请一步一步分析再给出结论。请先逐步推导过程不要直接给答案。请展示你的推理步骤。请先列出分析各方面因素再做最终判断。触发短语放在提示词结尾通常效果最稳定。对于特别复杂的分析任务可以进一步拆解要求例如“请先分析利弊再对比权重最后给出建议”这类结构化触发比简单的“一步一步来”对输出结构的控制更强。2.对比示例无逐步推理触发提示词如下我收到两个工作邀请A公司薪资高15%但通勤多40分钟B公司薪资低但离家近、有弹性工作时间。哪个更值得去输出如下建议选择B公司。弹性工作时间和短通勤对生活质量影响显著长期来看比薪资差距更有价值。有逐步推理触发提示词如下我收到两个工作邀请A公司薪资高15%但通勤多40分钟B公司薪资低但离家近、有弹性工作时间。请先逐步分析各个因素再给出建议。输出如下薪资因素A公司高15%若月薪差距在1500元以上一年超过18000元是实质性差距。通勤因素每天多40分钟一年约250个工作日合计约167小时相当于额外消耗7天时间在通勤上。弹性工作时间这一项对有接送需求、有副业或需要错峰出行的人价值更大对其他人影响有限。综合来看如果通勤会持续影响状态且薪资已经够用B公司更值得选如果薪资差距对你当前阶段比较重要A公司也未必是坏选择。建议先确认A公司实际薪资差距的绝对数字再做最终判断。无逐步推理触发版本的结论看起来有道理但推理过程被省略无法判断它是否适用于自己的具体情况。有逐步推理触发版本把各因素逐一量化最终建议也变成了可以根据个人情况自行判断的框架而不是一刀切的答案。7.2.3 逐步推理适用任务类型逐步推理不是对所有任务都有增益在合适的任务上用它效果明显在不合适的任务上用反而让输出变得冗长。1.适合的任务类型适合的任务类型说明如下。1多步骤计算类涉及百分比、复利、比例换算等需要分步推导才能得出正确结论的问题是逐步推理最典型的适用场景。直接给结论时出错概率高推理步骤显性化后大模型会自然校验每一步。2多因素决策类需要权衡多个变量才能做出判断的问题例如换工作、选方案、做取舍逐步推理能帮助把各因素逐一展开避免某个关键变量被跳过。3诊断分析类找代码中的问题、分析逻辑漏洞、排查方案风险如果直接问大模型哪里有问题容易只得到表层现象。触发逐步推理后大模型会按步骤检查覆盖更完整。2.不适合的情况简单事实性问题不需要逐步推理强行加入只会让输出变冗长。创意写作类任务要求自然流畅显示推理步骤会破坏输出的整体感。任务本身输出就是一系列的步骤如操作说明逐步推理的指令容易与内容本身产生混淆。