CoT
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第32天「思維樹 (Tree of Thoughts, ToT)」
－－進階思維鏈 (Advanced Chain of Thought, CoT)
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1. 思維樹(ToT) v.s 思維鏈(CoT)
我理解思維樹，像是將思維鏈的前後發展起來。前，是指在開始時，要進行的不只有一個方向/路
第23天：提示連鎖 (Chaining Prompts) 與協同提示 (Collaborative Prompts)
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當我一看到這兩個技巧，就感到很熟悉，才發現它們與之前學過的CoT、MAS是相類似的概念，只是在不同層面的運作。
＊提示連鎖 (Chaining Prompts)：以一種線性
大型語言模型在解決問題上的能力日益提升，但傳統方法如 CoT 仍有其侷限性。本文介紹Tree of Thoughts(ToT)方法，一種讓LLM更有效解決問題的方法。ToT將問題解決過程視為一棵樹，每個節點代表一個解決方案，透過LLM選擇並探索節點，直到找到最佳答案。
本文探討大型語言模型中提示工程的演進，從 Few-shot CoT、Zero-shot CoT 到 Self-Consistency 和Automatic CoT。說明優缺點及應用場景，並重點介紹 Automatic CoT如何提升模型效能。
第三天：Chain-of-Thought (CoT) Prompting (思維鏈提示)
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我：
我覺得要理解Chain-of-Thought (CoT) Prompting 要先理解 CoT
CoT 用我的話來說，就是推論過程，也就是「為什麼這麼說」，或者也可說是「為什麼結果是這樣」
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思維鏈（Chain of Thought, CoT）運用了一種創新的邏輯分析框架，特別適合多層次、需要深入推理的問題分析。CoT 是一種有條理的思維模式，可以將複雜問題分解成簡單可執行的步驟，逐步完成邏輯推理...
