還記得我們在 Day05 的時候有講過，Claude 在面對任務的時候會根據任務的複雜度，決定它要用怎樣的處理策略。那今天要討論的內容，就是關於這些它背後的處理策略是如何被實施的了。

AI 模型的「思考(Think)」

AI 是如何思考的？

對非技術背景的人丟出這樣一個問題——「AI 會思考嗎？」或許可以分成兩種不同的反應

• 會，畢竟 AI 那麼聰明一定會思考吧？
• 不會，畢竟聽說 AI 只是在做文字接龍而已？

對於閱讀到這邊的你來說，目前是怎麼想的呢？

其實在很早期 ChatGPT 才剛出來沒多久的時候，那個時期的提示詞技術就有一招很有名的技巧叫做**「思維鏈」（Chain of Thought，簡稱CoT）**，那篇論文目前已經快被引用 2 萬次了！

簡單來說，就是把一個比較複雜的問題，讓模型逐步推論中間的各種步驟之後再得出最後結論，以得到更準確 or 有邏輯的回答。

這個概念看起來好像很簡單，但當時真的是讓許多模型都發揮出比起一般狀態下好非常多的成果，因此也是很多地方在講解到提示詞技巧的時候很常提到的內容。

但既然這樣的技巧是這麼簡單且有效的，為什麼一定要讓用戶來做這件事情呢？就不能請 AI 模型服務商把它整合起來嗎？事實上也確實是這樣發展的，在後來各家服務商所推出的 推理模型(Reasoning language model) 就是把這樣的過程內建在語言模型裡面的，透過將任務步驟拆解之後再逐步靠近最後的解答的過程。

Claude 中如何正確使用思考功能？

如何控制

在對話框中開啟「Extended thinking」，就可以讓模型思考更久了

什麼時候使用？

一般來說，就是需要拆解步驟的複雜問題可以使用。但因為 Claude 其實對於不同問題適合思考的深度判斷的蠻好的，所以我通常是「除了需要特別快速回答一些完全不需要推理步驟的問題」的時候意外，都會預設把它開啟。

過程中可以注意什麼

在使用這些不同的 AI 工具中，對我來說很重要的一個地方是：它的思考過程是否足夠透明

• 有沒有列出思考步驟？
• 這個步驟是否容易閱讀？
• 步驟是否清楚？
• 步驟摘要是否有意義？

都是十分會影響到使用體驗和效果的一些部分

如下範例是我覺得 Claude 做的很好的原因