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荆州房地产网站建设,学院网站的系统建设方式,丹东市供求信息网免费发布,如果熊掌号做的不好会不会影响网站文章介绍了大模型的四种高级思维模式#xff1a;COT(链式思维)、TOT(树状思维)、GOT(图状思维)和AOT(算法模仿思维)#xff0c;旨在克服传统刚性分类的局限性。COT适合线性推理任务#xff0c;TOT通过多路径探索和选择最优解#xff0c;GOT构建有向图实现灵活合…文章介绍了大模型的四种高级思维模式COT(链式思维)、TOT(树状思维)、GOT(图状思维)和AOT(算法模仿思维)旨在克服传统刚性分类的局限性。COT适合线性推理任务TOT通过多路径探索和选择最优解GOT构建有向图实现灵活合并与迭代AOT则模仿特定算法进行系统性搜索。这些思维模式能提升大模型处理复杂问题的能力适用于从创意写作到算法优化等多种场景。大模型的几种思维模式一、 COT、TOT和GOT思维0. 刚性分类现在好多提示词不好的原因主要是刚性分类那什么是刚性分类给了LLM一堆严格的定义并要求它“仅选择一个”。这种方法在输入非常纯净、意图单一时效果尚可但一旦用户的输入变得模糊、包含复合意图或者严重依赖上下文LLM就很容易“选错”。而大模型更加适合这种思考和推理所以有了以下的思维方式。1.COTChain of Thought思维思维链CoT是一种用于设计 prompt 的方法即 prompt 中除了有任务的输入和输出外还包含推理的中间步骤中间思维。他是一种链式的思维方式即 按照一定的逻辑顺序逐步深入地表达观点或解决问题。主要用于有依赖任务的例如需要LLM先完成第一步然后根据第一步的结果处理第二步。这个时候同时也需要将第一步的结果输出。否则大模型可能会偷懒。应用方式在项目中的应用比如在撰写项目报告、策划方案或进行技术讲解时可以采用 COT 思维。首先明确核心问题然后按照逻辑顺序分步骤地阐述问题的背景、分析过程、解决方案以及预期效果。例如在撰写市场调研报告时先介绍市场现状再分析消费者需求接着提出产品定位策略最后预测市场反应。2.TOTTree of Thoughts思维TOT**一种用树结构解决复杂问题的方法**CoT通常只有一条解决问题的路径ToT等于是CoT的一个拓展把一条reasoning路径拓展至多条reasong paths这样模型可以综合多条reasoning path的结果得到最终的结论。ToT的一个具体实例化涉及回答四个问题1.如何将中间过程分解为思维步骤2.如何从每种状态中产生潜在的thought3.如何启发式地评估状态4.使用什么搜索算法。所以ToT就被分为了Thought DecompositionThought GeneratorState EvaluatorSearch algorithms四部分第一部分是Thought Decompution这个根据具体问题而定。第二部分是Thought Generator给定一个树的状态我们要从k个候选项中决定下一个step一般采用采样和投票的方法。State evaluator给定不同状态的边界状态评估器评估他们在解决问题方面取得的进展并作为搜索算法的启发式算法以确定要继续探索哪些状态以及以何种顺序进行探索state evaluator有两种可以是value类型的分类或者打分另一种就是投票的形式。Search algorithmToT框架可以拔插式的使用不同的搜索算法。举例Create Writing是给你给定四个句子然后产生4个paragraph分别以这4个句子结尾这样的任务是开放式和探索性的挑战创造性思维和高层规划ToT的做法是首先产生k5个候选的plan投票选择最佳的passage基于最佳的plan产生5个passage然后选择其中产生的最佳passage投票的过程是一个zero-shot的过程例如analyze choices below, then conclude which is most promising for the instruction3. GOTGraph of Thoughts思维Graph of ThoughtsGoT和其他prompting的策略的比较如上图可以看到GoT直接构建了一个有向图来解决问题。了解了GoT的核心思想我们来看一下怎么实现一个GoT的系统GoT系统结构包含一系列的交互模块如下图所示这些模块包括Prompter为LLM准备消息、Parser从LLM的回复中提取信息、Scoring module验证LLM回复并对其进行评分和Controller协调整个推理过程并决定如何进行推理。控制器包含另外两个重要元素Graph of OperationsGoO和Graph Reasoning StateGRS。GoO是一种静态结构它指定了给定任务的图分解它规定了应用于LLM思想的转换以及它们的顺序和依赖关系。GRS是一个动态结构它保持正在进行的LLM推理过程的状态其思想及其状态的历史。图中蓝色部分包含架构概述绿色部分列出API示例图如下下图红色部分包含示例提示以及GRS和相关操作具体是归并排序先把list array分解成sub arraysort后进行合并任务的prompt的示例4. AOT【Algorithm of Thoughts】思维AOT一种用DFS/BFS示例解决问题的方法上图显示的是LLM解决推理问题的几种方法绿框表示LLM认为有前景的想法而红框表示不太有前景的概念。可以看到AoT和ToT的方法的区别是ToT会对节点进行剪枝然后推理过程是一个树的结构AoT利用示例的方式模仿DFS或者BFS能够激发LLM的能力论文说在GPT4上有很好的效果估计对LLM本身的能力要求比较高得到更好的结果。 大模型高级思维模式LLM Thinking Paradigms 背景告别刚性分类概念描述弊端刚性分类给出LLM一堆严格的定义并要求它“仅选择一个”作为输出。1.脆弱性强仅适用于输入纯净、意图单一的情况。 2.推理不足面对模糊、复合意图或高度依赖上下文的输入时LLM容易跳过推理过程而直接“选错”导致结果不可靠。新思维模式通过引入推理、搜索和结构化的中间步骤让LLM进行深度思考。克服了刚性分类的缺陷更符合大模型擅长推理的特性。在复杂的推理任务中传统的“刚性分类”要求模型严格遵循定义并“仅选择一个”这极易在输入模糊或意图复合时导致错误。以下高级思维模式旨在通过结构化和多路径的推理克服这一局限。模式核心结构推理路径搜索机制COT链式/线性Chain单条顺序依赖无直接推理TOT树状Tree多条分支与剪枝评估与搜索BFS/DFS/Beam SearchGOT图状Graph并行、合并、迭代系统级协调GoO GRSAOT算法模仿Algorithm多条按范例算法DFS/BFS范例驱动Few-shotCOT (Chain of Thought) 思维线性推理核心思想链式推理线性、逐步深入将复杂任务分解为一系列按逻辑顺序排列的中间步骤确保每一步的输出都作为下一步的输入。适用场景•顺序任务需要先完成第一步再根据结果处理第二步的任务。•依赖计算多步数学题、复杂公式推导。•逻辑阐述项目报告、技术方案的分步骤讲解。️ 结构与提示词示例应用场景任务描述核心价值提示词侧重复杂代码审查审查一段新的业务逻辑代码确保其符合所有的业务规则和安全标准。确保逻辑覆盖和步骤完整性。LLM 必须先理解业务规则再逐步检查代码是否满足每一条规则。“请先列出代码必须满足的 5 个安全检查点然后逐一检查并报告结果。”多步骤差旅规划根据预算和时间限制规划从 A 地到 B 地的包含火车、飞机和出租车的全程路线。解决有依赖关系的连续性问题。下一步的交通选择如出租车依赖于上一步如飞机降落时间。“请根据以下预算和时间限制分步行程、住宿、预算规划您的差旅并输出每一步的决策。”财报数据分析计算某公司特定季度的净利润和同比增幅。避免计算错误和偷懒。强制 LLM 报告中间计算结果如营收、成本、毛利确保最终结果准确。“请分步计算公司的营收、总成本、毛利润、净利润并计算净利润的同比增幅。要求输出所有中间值。”TOT (Tree of Thoughts) 思维树状探索核心思想树状探索多路径、选择最优将单条推理路径拓展为多条推理分支通过评估和搜索机制在多个潜在的“想法”中选择最佳方案。适用场景•开放式任务创意写作、头脑风暴、战略规划。•探索性问题需要多个方案对比、选择最佳路径的复杂决策。️ 结构与关键组件ToT 通过以下四个步骤实现树状搜索组件功能思维分解将任务分解为更小的思维步骤。想法生成从当前状态生成 个潜在的下一步“想法”作为子节点。状态评估使用启发式方法如分类、打分、投票评估每个状态节点的潜力。搜索算法使用 BFS、DFS 或 Beam Search 进行探索和剪枝。 示例 Prompt请采用 ToT 思维模式为我们的新产品提出 3 个推广计划并选出最佳。生成想法提出 Plan A内容营销、Plan B社媒病毒、Plan C线下体验。评估状态根据“用户覆盖度”和“预算可行性”对三个计划进行 评分。深化选择选出总分最高的计划并详细阐述其执行步骤。应用场景任务描述核心价值提示词侧重市场进入策略为一个新的高科技产品制定进入市场的策略是价格竞争、高端定位还是蓝海策略。探索多种可能性并进行评估。LLM 分别生成 3-5 个市场策略然后根据市场数据和目标人群进行打分和比较。“请提出至少 4 个独特的市场进入策略。然后请根据‘潜在收益’和‘执行难度’两维度对每个策略进行评分1-10并选择得分最高的方案进行详细展开。”产品功能设计设计一个新软件模块的核心功能要求同时考虑用户体验、开发成本和技术可行性。权衡多重约束的最优解。LLM 提出不同的功能组合方案通过评估模型对各方案进行权衡。“请生成 3 个不同的功能设计草案。接下来使用‘用户体验评分’和‘开发成本预算’对它们进行评估最终投票选出最佳方案并解释原因。”创意写作为一个新电影写出 3 个不同的结局并选择一个最能引发观众共鸣的结局。激发并筛选创造性思维。LLM 分支生成多个结局然后通过“情感冲击力”等标准评估选择。“请创作 3 个风格迥异的电影结局。随后分析哪个结局在叙事和主题上最具优势并选出作为最终版本。”GOT (Graph of Thoughts) 思维图状关联核心思想图状关联非线性、灵活合并构建一个有向图结构来解决问题允许思想节点之间进行并行处理、灵活的合并、迭代和转换是比 ToT 更灵活的结构。适用场景•高度结构化任务涉及并行计算、多源信息整合、迭代优化。•复杂算法流程如归并排序、多线程任务协调。️ 结构与系统组件GoT 不仅是提示词方法更是一个系统架构通过以下模块协调推理组件功能GoO (Graph of Operations)静态结构指定图分解规定 LLM 思想的转换顺序和依赖关系如B 和 C 必须并行D 依赖于 B 和 C 的合并。GRS (Graph Reasoning State)动态结构保持推理过程的状态、思想及其历史。Prompter/Parser准备 LLM 消息/从 LLM 回复中提取信息。Scoring Module验证和评分 LLM 的回复。 示例 Prompt系统指令将任务分解为 GoT 结构数据清洗B 和 特征提取C 必须并行执行只有当 B 和 C 同时完成后才能进行 模型训练D。应用场景任务描述核心价值提示词侧重项目任务调度协调一个包含多个并行和依赖任务的复杂项目如软件开发。结构化并行处理和合并。LLM 必须理解某些任务可以并行如前端开发和后端开发而最终的集成合并必须等待它们全部完成。“请将 [项目名称] 的任务分解为 GoT 结构。任务 A 和 B 必须并行任务 C 必须依赖于 A 和 B 的结果合并后才能开始。请输出 GoO 流程图。”多源信息摘要综合处理来自 3 份不同新闻报道、1 份内部报告和 2 个社交媒体评论形成一份统一的风险分析报告。高效的交叉引用和信息整合。LLM 同时处理多个信息流并行识别冲突或冗余并在最终的风险分析中进行合并。“请同时分析以下 6 份文件。首先并行提取每份文件的核心观点然后将观点合并并识别其中的冲突点最后基于所有信息撰写一份结构化风险报告。”推荐系统优化迭代优化一个推荐算法需要根据用户的实时反馈评分不断进行微调。支持循环和迭代优化。LLM 在图结构中可以设置一个“反馈回路”节点不断接收评分并调整算法参数直到评分达到预定阈值。“根据 GoT 机制设置一个推荐结果生成节点和一个用户反馈评分节点。每次评分低于 80 分时启动‘参数微调’操作并循环回到生成节点直到目标达成。”AOT (Algorithm of Thoughts) 思维算法模仿核心思想算法模仿范例驱动搜索通过提供明确的、完整的算法执行示例如 DFS/BFS引导 LLM 模仿这种特定的搜索和推理逻辑。适用场景•系统性搜索需要穷举或按特定规则移动的搜索/解谜任务。•复杂逻辑谜题依赖特定算法路径才能找到答案的问题。️ 结构与提示词示例元素描述结构任务输入 范例算法步骤DFS/BFS LLM 模仿推理 最终输出Prompt 关键“请像一个使用‘深度优先搜索DFS’算法的思考者一样来解决这个问题。”、“请用这种 [算法逻辑] 的思维方式来解决以下谜题。” 示例 Prompt请模仿 DFS 算法的逻辑来分析并解决以下谜题DFS 范例从起点 A 开始选择最深的路径 A B。在 B继续选择最深的路径 B C失败。回溯到 B选择 B 的下一个未探索路径 B D。请使用这种“一直探索到尽头失败则回溯”的思维方式来解决[谜题内容]应用场景任务描述核心价值提示词侧重复杂逻辑谜题求解解决一个需要穷举或状态空间搜索的谜题如狼、羊、菜过河问题或复杂的数独变种。引导 LLM 遵循特定搜索规则。通过 DFS/BFS 范例确保 LLM 系统性地探索所有可能的状态而不是跳跃式思考。“请使用模仿 DFS 算法的思维方式来解决以下谜题先尝试最远的状态失败则回溯。提供一个完整的 DFS 解决过程作为范例。”法律条文匹配在复杂的法律体系中从数千条法规中找到一条最匹配特定案例的条款要求按法律层级联邦法 州法 地方法进行搜索。模仿分层搜索算法。LLM 模仿 BFS 或层次搜索确保先在联邦法层面搜索无果后才进入下一层级。“请模仿层次搜索算法如 BFS的逻辑从联邦法开始搜索如果未找到匹配项再进入州法搜索。请展示搜索的层次和路径。”最短路径规划在一个复杂的、非标准化的地图上规划从起点到终点的最短路径需要考虑多个中间检查点。利用图搜索算法如 A 或 Dijkstra的逻辑 *。通过范例引导 LLM 进行启发式搜索选择最有前景的路径。“请模仿图搜索算法的原理为以下复杂的路径规划提供解决方案。每一步都需要评估当前路径的‘累计成本’和‘未来潜力’并选择最优路径。”如何学习AI大模型 “最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。【保证100%免费】CSDN粉丝独家福利这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以扫描下方二维码点击下方CSDN官方认证链接免费领取【保证100%免费】读者福利CSDN大礼包《最新AI大模型学习资源包》免费分享 安全链接放心点击对于0基础小白入门如果你是零基础小白想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短学习内容更全面更集中。二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。1.大模型入门学习思维导图要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。对于从来没有接触过AI大模型的同学我们帮你准备了详细的学习成长路线图学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线大家跟着这个大的方向学习准没问题。全套教程文末领取哈2.AGI大模型配套视频很多朋友都不喜欢晦涩的文字我也为大家准备了视频教程每个章节都是当前板块的精华浓缩。3.大模型实际应用报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。全套教程文末领取哈4.大模型实战项目项目源码光学理论是没用的要学会跟着一起做要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战项目来学习。全套教程文末领取哈5.大模型经典学习电子书随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 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