いう非常に興味深い論文を見つけました。ToTを使えば、今までできなかった課題も解決できるようになります。そこで、このToTのメカニズムを皆さんと共有し、それがどのようにタスクを解決するかを考えていきたいと思います。種類のプロンプトを提供します。プロンプト」と呼ばれるもので、比較的単純です。(ToT)」と呼ばれます。それが私たちに探索するための基本的なスペースを与えてくれるからです。論文にはこのように書かれています。問題解決に向けた意味のある中間ステップとして機能する一貫した言語シーケンスです。推論能力を向上させ、複雑なタスクを効果的に解決するためのプロンプトを探索できます。拡張し、より複雑なタスクに効果的に適用できるようにしたいと思います。この論文にはこう書かれています。Thoughts(ToT)を導入します。Thoughtへのアプローチを一般化し、問題解決に向けた中間段階として機能する一貫性のあるテキストの単位(思考)の探索を可能にします。」素晴らしいですね!それでは、ToTがどのように機能するかを考えてみましょう。つのステップがあります。順を追って説明していきたいと思います。有望で多様なサンプルを生成できるように、それぞれの考えは十分小さくなければなりません状態を生成する各状態から潜在的な思考を生成します。種類の方法があります。各状態を評価して、ツリーがどのように成長するかを決定します。最良の状態を探す現在の状態が十分でない場合は、他のブランチを検討する必要があります。これを行うための探索アルゴリズムはいくつか種類があります。比較的単純なツリー検索アルゴリズムで解決できますが、モンテカルロツリー探索(MCTS)のようなより高度なアルゴリズムを使用することもできます。月に人間のプロ棋士に勝利したことで世界的に注目を集めました。ネットワークと組み合わされているからです。これは「モデル誘導ツリー検索」とも呼ばれています。モデルが誘導してくれるので、考えられる状態全体を探索する必要はもうありません。探索できるようになったら、より広範囲でより深い状態を探索できるようになり、良い結果が得られるはずです。ToTの進捗状況を追って、近いうちに皆さんに改めて共有したいと思います。https://www.youtube.com/watch?v=Ds132TzmLRQ&t=1381s本記事は著者の意見を述べたものであり、所属する会社を代表しているものではありません。