树状思维链：提升大模型复杂推理任务成功率的技术讲座 大家好，今天我们来探讨如何利用树状思维链（Tree of Thoughts, ToT）这种方法，来显著提升大模型在处理复杂推理任务时的成功率。传统思维链（Chain of Thought, CoT）虽然有效，但在面对需要探索多种可能性、回溯和调整策略的任务时，往往显得力不从心。ToT通过构建一个类似决策树的结构，允许模型在不同推理路径上探索，最终选择最佳方案。 1. 理解传统思维链的局限性 在深入了解ToT之前，我们先回顾一下传统CoT的原理和局限性。CoT的核心思想是引导模型将解决问题的过程分解为一系列中间步骤，从而提高推理的透明性和准确性。 CoT的工作流程： 输入问题： 接收需要解决的复杂问题。 思维链提示： 在提示词中加入“一步一步思考”、“让我们逐步分析”等引导语，鼓励模型进行逐步推理。 逐步推理： 模型生成一系列中间步骤，每个步骤都基于前一个步骤进行推理。 输出答案： 模型根据最终的推理结果给出答案。 CoT的局限性： 线性探索： CoT本质上是一种线性探索的方法，模型只能沿着一条固定的推理路径前进，无法回溯或尝试其他可能 …