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Tree of Thoughts (ToT)学习资料汇总 - 基于大语言模型的刻意问题求解方法

RayRay
Tree of ThoughtsOpenAI APIPythonGPT-4MIT LicenseGithub开源项目

tree-of-thought-llm

Tree of Thoughts (ToT)学习资料汇总

Tree of Thoughts (ToT)是由普林斯顿大学和Google DeepMind的研究人员提出的一种新型语言模型推理框架。它通过构建思维树,使语言模型能够进行深度探索和策略前瞻,显著提升了在复杂任务上的问题解决能力。本文汇总了ToT的相关学习资料,帮助读者快速了解和使用这一强大的方法。

1. 论文及代码

2. 快速入门

如果你想快速上手使用ToT,可以参考以下步骤:

  1. 安装ToT包:
pip install tree-of-thoughts-llm

  1. 设置OpenAI API密钥: 将你的OpenAI API密钥存储在环境变量OPENAI_API_KEY中。

  2. 运行示例代码:

import argparse
from tot.methods.bfs import solve
from tot.tasks.game24 import Game24Task

args = argparse.Namespace(backend='gpt-4', temperature=0.7, task='game24', naive_run=False, prompt_sample=None, method_generate='propose', method_evaluate='value', method_select='greedy', n_generate_sample=1, n_evaluate_sample=3, n_select_sample=5)

task = Game24Task()
ys, infos = solve(args, task, 900)
print(ys[0])

这段代码将尝试解决24点游戏,使用数字4、5、6和10。

3. 进阶学习

4. 可视化理解

为了更好地理解ToT的工作原理,可以参考以下图片:

ToT Framework

这张图展示了ToT框架的整体结构,包括思维生成、评估和选择的过程。

5. 性能对比

ToT在多项任务上都显著优于传统方法:

Performance Comparison

如图所示,在24点游戏等任务上,ToT的表现远超其他方法。

结语

Tree of Thoughts为大语言模型的推理能力开辟了新的可能性。通过本文提供的资料,相信读者能够快速掌握ToT的使用方法,并在实际应用中发挥其强大的问题解决能力。

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