agent_description="This agent uses the tree_of_thoughts library to generate thoughts.",system_prompt=None,llm=OpenAIChat(),)# Initialize the ToTAgent class with the API keymodel=ToTAgent(agent,strategy="cot
AI大模型prompt "自洽性"和"思维树" 这两种的区别 一个是从多个角度对同一问题给出不同解答,选择最好的那个 另外一个就像一棵树,有主干,还有分支,每个分支上还有更细分的理由 比如: 自洽性 夏季气温升高是因为太阳光线更直接地照射到地球上。 在夏天,太阳的光线以更垂直的角度到达地球表面,导致热量更集中。
Sub-Prompt 4: 请解释暗能量如何影响宇宙的加速膨胀。 Sub-Prompt 5: 有没有其他可能的解释或理论来阐述宇宙加速膨胀? 每个Sub-Prompt都引导模型关注问题的一个特定方面,并生成相应的输出。这些输出可以视为思维树中的节点,而它们之间的逻辑联系则构成了树的边。 步骤3:整合信息并生成最终答案 在模型回答完所有Sub...
什么又是 Prompt? 从直觉响应到慢思考:推理拓扑的构建 慢思考的本质:深度推理与系统化决策 推理拓扑的本质 不同的推理拓扑工作 推理拓扑的应用:复杂问题的系统化解构 未来与总结 大模型的出现,让人们对智能的人造建构从卷积神经网络、循环神经网络实现的“感知”层面走向“认知”,在认知功能中,大模型展示的最为重要...
Prompt的技巧策略应适应LLM大模型框架进行改进,主要框架包括链式思考、思维树和检索增强生成。本文将深入学习思维树,探讨如何建立解决通用问题的语言模型,并使LLM深思熟虑地解决问题。思维树是进化版的提示策略,引入复杂思维结构,以引导模型生成准确、连贯的输出。一、
llm 思维树应用实例 promptllm思维树应用实例prompt 思维树(Mind Map)是一种图形化的思考和表达工具,通过将主题以中心节点展现,并围绕其添加主题关联的子节点,进而展开分支,以更清晰地呈现思维的结构和关系。本文将以思维树应用实例为主题,探讨思维树在不同领域中的应用和具体步骤。 一、思维树在学习中的应用 (1)...
通过构建思维树,并将用户输入作为Prompt输入给LLM模型进行训练和推理,可以使搜索引擎更好地理解用户需求,并提供更加精准和高效的搜索结果。 应用过程 1. 数据收集和预处理 在应用LLM思维树之前,首先需要进行数据的收集和预处理。这些数据可以包括搜索引擎的用户查询日志、网页内容和结构化数据等。通过对这些数据进行清洗...
- 语言模型(LM)根据输入提示生成可能的下一步操作。输入提示(Propose Prompt)包含一个示例输入“4 9 10 13”,并要求模型生成可能的下一步操作。 - 模型可能生成的操作包括例如“4 + 9 = 13(剩下:10 13 13)”和“10 - 4 = 6(剩下:6 9 13)”。
【Prompt Engineering提示工程技术:思维树 (ToT)、检索增强生成 (RAG)、自动推理并使用工具 (ART)】 简介:思维树(ToT)框架,旨在解决复杂任务,通过构建一棵思维树,利用语言模型生成并评估中间步骤,结合搜索算法(如广度优先搜索)进行系统探索。ToT在不同任务中需定义思维步骤及候选数量,如“算24游戏”需三分步骤,...
大模型中的思维链、思维树和思维图是提升模型能力的关键工具，它们各自具有不同的特点和应用场景。思维链：定义：一种创新的prompt设计方法，通过融入推理过程的中间步骤来引导模型思考。特点：适用于大型模型，尤其是参数达到10亿级别以上的模型。它能够在任务中通过链式提问引导模型进行多步骤推理。应用场景...