
Tree-of-Thought-Prompting (ToT Prompting) 是一种新兴的提示工程技术,旨在提升大型语言模型 (LLMs) 在复杂推理任务中的表现。这种技术借鉴了Tree-of-Thoughts框架的思想,通过模拟人类的思考过程,让模型能够探索多个推理路径,进行自我评估和修正,从而得出更准确的结论。

ToT Prompting的核心思想是让模型像一组专家一样,分步骤思考问题,互相讨论和修正错误。具体来说,它包含以下几个关键要素:
以下是一个典型的ToT Prompting模板:
想象三位不同的专家正在回答这个问题。
所有专家都会写下自己思考的一个步骤,然后与小组分享。
然后所有专家继续进行下一个步骤,以此类推。
如果任何专家在某个时候意识到自己错了,他们就会退出。
问题是...
使用这种提示方式,即使是GPT-3.5这样的模型,也能在一些复杂问题上表现出接近GPT-4的推理能力。
要深入了解Tree-of-Thought-Prompting,以下资源将会很有帮助:

Tree-of-Thought-Prompting作为一种强大而灵活的提示技术,为提升大型语言模型的推理能力开辟了新的道路。无论您是NLP研究者、AI工程师还是对提示工程感兴趣的爱好者,都值得深入探索这一技术。通过实践和创新,相信我们能够进一步释放语言模型的潜力,解决更多复杂的现实世界问题。


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