现在的大型语言模型就像是拥有无限词汇量的超级大脑，能够帮助我们解答问题、写作文、编故事。但是，要让这些超级大脑处理更复杂的问题，就需要让它们一步步思考，不能一蹴而就。就像小学学习加法时，从个位数开始逐步相加，才能算出一个天文数字。这种循序渐进的方法对我们很有效。
科学家们启发于这种逐步推进的思考方式，开始研究如何让像ChatGPT这样的大语言模型更好地处理复杂问题。2022年，谷歌的研究人员发现，让这些语言模型学习逐步解决问题，它们就能解决之前难以攻克的问题。这种方法被称为“思维链”，尽管背后的原理还在探索中，但已经被广泛应用。
一些研究团队正在使用计算复杂性理论探索思维链的神秘力量。他们想了解大语言模型的能力、局限性，以及如何更好地构建它们。这种研究打破了大语言模型的神秘感，让我们更清楚地了解它们的工作原理。
变压器模型的出现让训练神经网络处理语言的工作实现了飞跃。变压器采用的“注意力机制”让它们能够识别文本中的关键信息，加快了训练速度，使模型更强大。然而，在实际使用中，变压器需要一次输出一个词，这限制了它们处理复杂任务的能力。
研究人员开始探索变压器的复杂性，希望深入理解它们的工作原理。通过计算复杂性理论的分析，他们发现变压器在某些情况下无法解决超出特定复杂度范围的问题。这表明并行处理虽然提供了强大的计算能力，但也限制了变压器的表现。
梅里尔和萨巴尔瓦尔的研究提出了一个引人入胜的问题：如果让变压器循环使用自己生成的信息，它们的能力会提升多少？他们发现，让变压器逐步思考可以帮助解决更复杂的问题，但需要巨大的计算力。这种研究为我们提供了评估未来神经网络架构的方法，帮助我们理解变压器的局限性。
让GPT一步步思考是一种有效的方法，但需要克服巨大的计算力。理��变压器的限制对于未来发展更先进的模型至关重要。通过深入研究和理论分析，我们可以更好地评估不同类型神经网络架构的优劣，为未来的发展提供指导。