思维树 (ToT)

对于需要探索或预判战略的复杂任务来说，传统或简单的提示技巧是不够的。最近，Yao et el. (2023)(opens in a new tab) 提出了思维树（Tree of Thoughts，ToT）框架，该框架基于思维链提示进行了总结，引导语言模型探索把思维作为中间步骤来解决通用问题。

ToT 维护着一棵思维树，思维由连贯的语言序列表示，这个序列就是解决问题的中间步骤。使用这种方法，LM 能够自己对严谨推理过程的中间思维进行评估。LM 将生成及评估思维的能力与搜索算法（如广度优先搜索和深度优先搜索）相结合，在系统性探索思维的时候可以向前验证和回溯。

ToT 框架原理如下：

图片援引自：Yao et el. (2023)(opens in a new tab)

ToT 需要针对不同的任务定义思维/步骤的数量以及每步的候选项数量。例如，论文中的“算 24 游戏”是一种数学推理任务，需要分成 3 个思维步骤，每一步都需要一个中间方程。而每个步骤保留最优的（best） 5 个候选项。

ToT 完成算 24 的游戏任务要执行广度优先搜索（BFS），每步思维的候选项都要求 LM 给出能否得到 24 的评估：“sure/maybe/impossible”（一定能/可能/不可能）。作者讲到：“目的是得到经过少量向前尝试就可以验证正确（sure）的局部解，基于‘太大/太小’的常识消除那些不可能（impossible）的局部解，其余的局部解作为‘maybe’保留。”每步思维都要抽样得到 3 个评估结果。整个过程如下图所示：

图片援引自：Yao et el. (2023)(opens in a new tab)

从下图中报告的结果来看，ToT 的表现大大超过了其他提示方法：

图片援引自：Yao et el. (2023)(opens in a new tab)

这里(opens in a new tab)还有这里(opens in a new tab)可以找到代码例子。

从大方向上来看，Yao et el. (2023)(opens in a new tab) 和 Long (2023)(opens in a new tab) 的核心思路是类似的。两种方法都是以多轮对话搜索树的形式来增强 LLM 解决复杂问题的能力。主要区别在于 Yao et el. (2023)(opens in a new tab) 采用了深度优先（DFS）/广度优先（BFS）/集束（beam）搜索，而 Long (2023)(opens in a new tab) 则提出由强化学习（Reinforcement Learning）训练出的 “ToT 控制器”（ToT Controller）来驱动树的搜索策略(包括什么时候回退和搜索到哪一级回退等等)。深度优先/广度优先/集束搜索是通用搜索策略，并不针对具体问题。相比之下，由强化学习训练出的 ToT 控制器有可能从新的数据集学习，或是在自对弈（AlphaGo vs. 蛮力搜索）的过程中学习。因此，即使采用的是冻结的 LLM，基于强化学习构建的 ToT 系统仍然可以不断进化，学习新的知识。

Hulbert (2023)(opens in a new tab) 提出了思维树（ToT）提示法，将 ToT 框架的主要概念概括成了一段简短的提示词，指导 LLM 在一次提示中对中间思维做出评估。ToT 提示词的例子如下：

假设三位不同的专家来回答这个问题。
所有专家都写下他们思考这个问题的第一个步骤，然后与大家分享。
然后，所有专家都写下他们思考的下一个步骤并分享。
以此类推，直到所有专家写完他们思考的所有步骤。
只要大家发现有专家的步骤出错了，就让这位专家离开。
请问...