ئادەتتىكى پاراڭدا مودېل دەرھال جاۋاب يازىدۇ. بىر سوئال كىرىدۇ، بىر-ئىككى جۈملە چىقىدۇ. لېكىن بەزى سوئاللار — مەسىلەن كۆپ قەدەملىك ھېساب، پىلان ياكى كود تەھلىلى — بىر قەدەمدە تۈگىمەيدۇ. ئۇ چاغدا مودېلنىڭ «ئويلىنىپ ئاندىن جاۋاب بېرىشى» پەرق قىلىدۇ.
ئويلىنىش مودېللىرى — Chain of Thought نېمە؟
بۇ بەت ئىككى يېقىن ئۇقۇمنى چۈشەندۈرىدۇ: ئالدى بىلەن chain-of-thought (ئويلاش زەنجىرى) — يەنى ئارىلىق قەدەملەرنى يېزىش؛ ئاندىن reasoning model (ئويلىنىش مودېلى) — جاۋابتىن بۇرۇن ئىچكى ئويلاشقا كۆپرەك ھېسابلاش كۈچى سەرپ قىلىدىغان مودېل. مەقسەت: ئۇيغۇرچە ئوقۇرمەننىڭ بۇ ئىككىسىنى ئارىلاشتۇرماسلىقى، قاچان ئىشلىتىشنى بىلىشى.
ئادەتتىكى پاراڭ بىلەن «ئويلاپ ئاندىن جاۋاب»
چوڭ تىل مودېلى جاۋابنى بىر قېتىمدا يازمايدۇ؛ ئۇ كېيىنكى بەلگىنى (token) بىر-بىرلەپ تاللايدۇ. بۇ ھەققىدە تەپسىلىي چۈشەندۈرۈش ئۈچۈن «چوڭ تىل مودېلى قانداق جاۋاب بېرىدۇ» ماقالىسىنى كۆرۈڭ. پەرق شۇ يەردە: ئادەتتىكى پاراڭدا مودېل كۆپىنچە بىۋاسىتە جاۋابقا ماڭىدۇ؛ chain-of-thought دا بولسا ئالدى بىلەن ئارىلىق قەدەملەرنى يازىدۇ، ئاندىن ئاخىرقى جاۋابقا يېتىدۇ.
ئاددىي مىسال: «بىر دۇكاندا 3 قۇتا، ھەر قۇتىدا 12 ئالما بار. 5 ئالمىنى بەردى. قانچە قالدى؟» بىۋاسىتە جاۋاب خاتا چىقىشى مۇمكىن. قەدەملىك يول: 3×12=36، 36−5=31 — بۇ ئارىلىق قەدەملەر chain of thought.
Chain of Thought نېمە؟
Chain of Thought (CoT، ئويلاش زەنجىرى) — مودېلنىڭ ئاخىرقى جاۋابتىن بۇرۇن ئارىلىق پىكىر قەدەملىرىنى ھاسىل قىلىشى. 2022-يىلى Google تەتقىقاتچىلىرى (Wei قاتارلىقلار) نىڭ ماقالىسىدە، چوڭ مودېللارغا بىر نەچچە مىسالدا قەدەملىك ئويلاش كۆرسىتىلسە، ھېساب، ئورتاق ئەقىل ۋە بەلگە ئويلاش ۋەزىپىلىرىدە نەتىجە ياخشىلىنىدىغانلىقى كۆرسىتىلگەن. ئۇلارنىڭ تەجرىبىسىدە، 540 مىليارد پارامېتىرلىك مودېلغا پەقەت سەككىز CoT مىسالى بېرىلسە، GSM8K ماتېماتىكا سوئاللىرىدا ئالدىنقى قاتار دەرىجىسىگە يەتكەن.
ئىككى ئادەتتىكى شەكىل بار:
Few-shot CoT: تەلەپتە بىر نەچچە «سوئال → قەدەملىك ئويلاش → جاۋاب» مىسالى بېرىسىز؛ مودېل شۇ ئۇسلۇبتا داۋاملاشتۇرىدۇ.
Zero-shot CoT: مىسال بولمىسىمۇ، «قەدەممۇقەدەم ئويلاڭ» دېگەندەك قىسقا كۆرسەتمە بىلەن مودېلنى قەدەم يېزىشقا ئۈندەيسىز.
مۇھىم: كۆرۈنگەن قەدەملەر ھەمىشە «ھەقىقىي ئوي» ئەمەس؛ ئۇلارمۇ ھاسىل قىلىنغان تېكىست. شۇڭا ھېساب نەتىجىسىنى، بىرە ساقلىنىشقا تېگىشلىك پاكىتنى ياكى مەنبەنى ئۆزىڭىز تەكشۈرۈڭ.
نېمىشقا ياردەم بېرىدۇ؟
كۆپ قەدەملىك مەسىلىدە بىۋاسىتە جاۋاب بىر قەدەمدە خاتا يۆنىلىشكە كىرىپ كېتىشى ئاسان. ئارىلىق قەدەم يازغاندا، مودېل مەسىلىنى كىچىك پارچىلارغا بۆلىدۇ، ئارىلىق نەتىجىنى قايتا ئىشلىتىدۇ، بەزىدە خاتالىقنى ئۆزى تۈزىتىدۇ. بۇ بولۇپمۇ تۆۋەندىكىلەردە پايدىلىق:
كۆپ قەدەملىك ھېساب ۋە لوگىكا سوئاللىرى
پىلان تۈزۈش (بىر نەچچە تاللاشنى سېلىشتۇرۇش)
قورال ئىشلىتىش ئالدىدا «نېمە قىلىش كېرەك» نى ئويلاش (ئاگېنتلاردا كۆرۈلىدۇ)
كود تەھلىلى ياكى خاتالىق تاپىشقا ئوخشاش قۇرۇلمىلىق ۋەزىپە
ئويلىنىش مودېللىرى ۋە test-time compute
CoT ئۇسۇلىنى ھەر قانداق چات مودېلىدا تەلەپ ئارقىلىق ئىشلىتىشكە بولىدۇ. ئەمما 2024-يىلىدىن باشلاپ، بىر تۈركۈم مودېل «ئويلىنىش مودېلى» دەپ ئايرىلىپ چىقتى: ئۇلار جاۋابتىن بۇرۇن ئۇزۇن ئىچكى ئويلاش زەنجىرى ھاسىل قىلىشقا مەخسۇس تەربىيەلەنگەن.
OpenAI 2024-يىلى 9-ئايدا o1 نى تونۇشتۇرغاندا، مودېلنىڭ جاۋابتىن بۇرۇن ئۇزۇن ئىچكى chain of thought ئىشلىتىدىغانلىقىنى، كۈچەيتىلگەن ئۆگىنىش (reinforcement learning) بىلەن ئۈنۈملۈك ئويلاشنى ئۆگەتكەنلىكىنى يازغان. ئۇلار يەنە: تەربىيە ۋاقتىدىكى ھېسابلاش كۈچى كۆپەيگەندە ۋە جاۋاب ۋاقتىدا تېخىمۇ كۆپ «ئويلاش»قا رۇخسەت قىلىنغاندا نەتىجىنىڭ ياخشىلىنىدىغانلىقىنى كۆرسەتكەن. بۇ ئىككىنچى تەرەپ — جاۋاب چىقىرىش ۋاقتىدا قوشۇمچە ھېسابلاش — test-time compute دەپ ئاتىلىدۇ.
2025-يىلى 4-ئايدا OpenAI o3 ۋە o4-mini نى ئېلان قىلغاندا، ئوخشاش يۆنىلىش داۋاملاشقان: مودېللار تېخىمۇ ئۇزۇن ئويلىنالايدۇ، قورال ئىشلىتىشنىمۇ ئويلاش جەريانىغا قوشالايدۇ. (بۇ مودېل ناملىرى ۋاقىت ئۆتكەنسېرى ئالماشتۇرۇلۇشى ياكى API دىن چىقىرىۋېتىلىشى مۇمكىن؛ ھازىرقى تىزىملىكنى رەسمىي OpenAI بېتىدىن تەكشۈرۈڭ.)
ئوچۇق تەتقىقات تەرىپىدە DeepSeek-R1 مۇھىم مىسال. DeepSeek تەتقىقاتچىلىرى كۈچەيتىلگەن ئۆگىنىش ئارقىلىق مودېلنىڭ ئۇزۇن CoT، ئۆز-ئۆزىنى تەكشۈرۈش ۋە قايتا ئويلاش قاتارلىق ھەرىكەتلەرنى نامايان قىلالايدىغانلىقىنى كۆرسەتكەن. R1-Zero ۋارىيانتىدا ھەتتا ئادەتتىكى نازۇك تەڭشەش (SFT) بولمىسىمۇ، پەقەت RL بىلەن ئويلاش ئىقتىدارىنىڭ كۈچىيىدىغانلىقى بايان قىلىنغان.
| ئۇقۇم | قىسقىچە مەنىسى | سىزگە نېمە دېمەك؟ |
|---|---|---|
| Chain of Thought | ئارىلىق ئويلاش قەدەملىرىنى يېزىش | تەلەپتە «قەدەممۇقەدەم» دېيەلەيسىز |
| Reasoning model | ئويلاشقا مەخسۇس تەربىيەلەنگەن مودېل | مودېل تاللىغاندا «ئويلىنىش» تۈرىنى كۆرۈڭ |
| Test-time compute | جاۋاب ۋاقتىدا قوشۇمچە ھېسابلاش | تېخىمۇ ئۇزۇن ئويلاش = كۆپرەك ۋاقىت/سەرپىيات |
| Train-time compute | تەربىيە ۋاقتىدىكى ھېسابلاش | سىز كونترول قىلالمايسىز؛ شىركەت تەرەپتە |
سودا-ئالماشتۇرۇش: ۋاقىت، تەننەرخ، قاچان ئىشلەتمەسلىك
ئويلىنىش ھەمىشە ياخشى ئەمەس. كۆپرەك ئويلاش كۆپرەك token، كۆپرەك كۈتۈش ۋە كۆپرەك ھەق دېگەنلىك. قىسقا تەرجىمە، سالاملىشىش، ئاددىي قايتا يېزىش ياكى ئېنىق بىر جۈملىلىك جاۋاب كېرەك بولغاندا، ئادەتتىكى تېز مودېل يېتەرلىك.
كېچىكىش (latency): ئويلىنىش مودېلى سېكۇنتتىن مىنۇتقىچە ئويلىنىشى مۇمكىن.
تەننەرخ: ئۇزۇن ئىچكى ئويلاش token سانىنى ئاشۇرىدۇ؛ API دا ھەق يۇقىرىلىشى مۇمكىن.
ئارتۇق ئويلاش (overthinking): بەزى تەتقىقاتلار ئۇزۇن زەنجىرنىڭ ھەمىشە توغرىلىقنى ئاشۇرمايدىغانلىقىنى كۆرسەتكەن؛ بەزىدە قىسقا، ئېنىق ئويلاش ياخشىراق.
ئاددىي ۋەزىپە: بىر قۇر تەرجىمە ياكى فورمات ئۆزگەرتىشتە CoT نىڭ پايدىسى ئاز، ۋاقتى كۆپ.
ئۇيغۇرچە ئوقۇرمەنگە ئەمەلىي تەكلىپلەر
تۆۋەندىكىلىرى كۈندىلىك ئىشلىتىشتە قوللىنىشقا قولاي:
مۇرەككەپ ھېساب، پىلان ياكى كۆپ شەرتلىك سوئالدا: «قەدەممۇقەدەم ئويلاڭ، ئاندىن قىسقا جاۋاب بېرىڭ» دەڭ.
پاكىت سوئاللىرىدا (سان، تارىخ، باھا، قانۇن): قەدەم كۆرسەتمۇ، مەنبەنى ئۆزىڭىز تەكشۈرۈڭ؛ مودېل ئىشەنچ بىلەن خاتا يېزىشى مۇمكىن.
ئۇيغۇرچە تەلەپتە: سوئالنى ئېنىق، شەرتنى نومۇرلاپ يېزىڭ؛ تەلەپ يېزىش ماقالىلىرىدىكى ئۇسۇللار بۇ يەردىمۇ ئىشلەيدۇ.
مودېل تاللىغاندا: ئادەتتىكى پاراڭغا تېز مودېل؛ قىيىن مەسىلىگە ئويلىنىش مودېلى ياكى «Think» تاللانمىسى (بار بولسا).
كۆرۈنگەن قەدەملەرنى ئاخىرقى ھەقىقەت دەپ ئالماڭ — ئۇلار ياردەمچى خىزمەت خاتىرىسى؛ ئاخىرقى جاۋابنى ئايرىم باھالاڭ.
قىسقا مىسال تەلەپ
سوئال: بىر سىنىپتا 28 ئوقۇغۇچى بار. 3/7 قىسمى قىز.
قىزلارنىڭ سانىنى تېپىپ، ئاندىن ئوغۇللارنىڭ سانىنى تېپىڭ.
كۆرسەتمە: قەدەممۇقەدەم ھېسابلاڭ. ھەر قەدەمدە نېمە قىلغانلىقىڭىزنى
بىر قۇر يېزىڭ. ئاخىرىدا پەقەت ئىككى ساننى قىسقا جەدۋەلدە كۆرسىتىڭ.
پاكىت ئۈچۈن ھېسابنى قايتا تەكشۈرۈڭ.ئېسىڭىزدە بولسۇن
Chain of Thought — ئارىلىق قەدەم يېزىش ئۇسۇلى. Reasoning model — شۇ ئويلاشقا مەخسۇس تەربىيەلەنگەن، جاۋاب ۋاقتىدا كۆپرەك ھېسابلاش سەرپ قىلىدىغان مودېل تۈرى. ئىككىسى بىر-بىرىنى تولۇقلايدۇ، لېكىن ئوخشاش ئەمەس. قىيىن مەسىلىدە ئويلاڭ؛ ئاددىي ئىشتە تېز جاۋاب ئېلىڭ؛ ھەر ئىككىسىدە مۇھىم پاكىتنى ئۆزىڭىز دەلىللەڭ.
مەنبە: OpenAI — Learning to reason with LLMs (o1)مەنبە: OpenAI — Introducing o3 and o4-miniمەنبە: Wei et al. — Chain-of-Thought Prompting (arXiv:2201.11903)مەنبە: DeepSeek-R1 — Incentivizing Reasoning Capability via RLچوڭ تىل مودېلى قانداق جاۋاب بېرىدۇPrompt Engineeringئۇيغۇرچە تەلەپ قانداق يېزىلىدۇAI ئاگېنتلىرى نېمەFine-tuning بىلەن RAG