AI问题之什么是Tree of Thought (ToT)

简介: AI问题之什么是Tree of Thought (ToT)

问题一:Chains架构带来的好处是什么?



参考答案:

Chains架构让AI的推理过程回归到我们认知中流程应有的样子,提高了可控性和可预测性。



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问题二:Chains架构是否依赖人脑思考并固化推理过程?



参考答案:

是的,Chains架构在一定程度上依赖人脑思考并固化推理过程,通过将推理过程分解为多个LLMChain的串联,使得每个步骤更加明确和可控。



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https://developer.aliyun.com/ask/618250



问题三:什么是Self-Consistency(SC)机制?



参考答案:

Self-Consistency(SC)机制可以简单理解为“一个问题,让多个人参与多步思考和回答,最终由另一个人去评分,选出一个最佳答案。”即为一个问题一次性生成多个Chain of Thought(CoT),并为每个CoT的推论投票,最终得到最接近结果的推论。



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问题四:Self-Consistency(SC)机制中,投票使用的是什么评价函数?



参考答案:

投票常用的是BERT Score或n-gram作为评价函数。



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问题五:什么是Tree of Thought (ToT)?



参考答案:

Tree of Thoughts(简称ToT)是由多条Chain of Thought(CoT)链构成的一棵树。它揭示了AI是可以通过推理决策过程自主延伸的,这是一个重大的突破。



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