《思维链Chain-of-Thought（COT）变体篇》电子书下载

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《思维链Chain-of-Thought（COT）变体篇》电子书下载：

这篇文章详细介绍了思维链（Chain-of-Thought, COT）及其变体，包括思维树（Tree of Thoughts, TOT）、思维图（Graph of Thoughts, GOT）和思维算法（Algorithm of Thoughts, AOT）。这些方法都是为了增强大型语言模型（LLMs）在复杂任务中的推理能力。以下是文章的主要内容：

思维链 Chain-of-Thought(COT)

1. 什么是思维链 Chain-of-Thought(COT)?
​​定义​​: 思维链提示使大型语言模型能够处理复杂的算术、常识和符号推理任务，强调逐步推理过程。

2. 思维链 Chain-of-Thought(COT)的思路是什么?
​​思路​​: 类似于一个解决方案，模仿逐步思考的过程来得出答案，通常在最终答案之后提供解释。

3. 思维链 Chain-of-Thought(COT)存在问题?
​​问题​​: 需要LLM的参数量级必须大，效果最好的模型是PaLM 540B。

思维树 Tree of Thoughts(TOT)

1. 为什么需要思维树 Tree of Thoughts(TOT)?
​​原因​​: CoT通常只有一条解决问题的路径，而复杂问题可能有多条路径。

2. 什么是思维树 Tree of Thoughts(TOT)?
​​定义​​: 将一条推理路径拓展至多条路径，模型可以综合多条路径的结果得到最终结论。

3. 思维树 Tree of Thoughts(TOT)涉及问题有哪些?
​​Thought Decomposition​​: 如何将中间过程分解为思维步骤。
​​Thought Generator​​: 如何从每种状态中产生潜在的thought，采用采样和投票的方法。
​​State Evaluator​​: 如何启发式地评估状态，采用分类、打分或投票的形式。
​​Search algorithms​​: 使用什么搜索算法，可拔插式的使用不同的搜索算法。

思维树 Tree of Thoughts(TOT)解决复杂任务实例
​​example 1: LLMs to Game of 24​​: 通过BFS执行中间步骤，得到最终答案。
​​example 2: LLMs to Create Writing​​: 产生多个候选计划，投票选择最佳计划，然后生成段落。
​​example 3: LLMs to 5×5个迷你填字游戏​​: 探索LM作为一般问题解决者的极限，使用DFS进行推理。

思维图 Graph of Thoughts(GOT)

1. 为什么需要思维图 Graph of Thoughts(GOT)?
​​原因​​: CoT和TOT的路径形式有限，有时问题的父级节点不只有一个，类似于拓扑图。

2. 什么是思维图 Graph of Thoughts(GOT)?
​​定义​​: 通过构建有向图来解决问题。

3. 思维图 Graph of Thoughts(GOT)核心思想是什么?
​​系统结构​​: 包含Prompter、Parser、Scoring module、Controller等模块。
​​Graph of Operations(GoO)​​: 指定任务的图分解，规定应用于LLM思想的转换及其顺序和依赖关系。
​​Graph Reasoning State(GRS)​​: 保持正在进行的LLM推理过程的状态。

思维算法 Algorithm of Thoughts(AOT)

1. 为什么需要思维算法Algorithm of Thoughts(AOT)?
​​原因​​: Standard Prompting直接回答问题，CoT给出连续步骤，AOT集成搜索过程。

2. 思维算法 Algorithm of Thoughts(AOT)思路是什么?
​​思路​​: 产生预期的搜索步骤，评估潜在后续步骤，找到解决方案或返回到另一个可行的子树。

3. 思维算法 Algorithm of Thoughts(AOT) vs其他 COT的区别?
​​AOT vs COT​​: COT为链式结构，AOT为有向图结构。
​​AOT vs TOT​​: TOT对节点进行剪枝，推理过程是树结构，AOT利用示例模仿DFS或BFS。

思维链 Chain-of-Thought(COT)的应用场景
Task 1: 复杂任务求解
​​应用​​: 解决复杂的数学问题、组合优化问题等，探索启发式算法。
Task 2: 增强特定任务可靠性
​​应用​​: 提升已有任务的准确性，如检索+生成的问答方式，通过思维链提升准确率。

思维链 Chain-of-Thought(COT)的局限性
​​局限性​​: 需要细粒度的prompt工程，自动化prompt工程是未来的潜在方向。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“《思维链Chain-of-Thought（COT）变体篇》电子书下载”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！