Bây giờ, khi chúng ta đã quen với phương pháp chain of thought (chuỗi suy nghĩ) và self-consistency prompting (câu lệnh tự nhất quán), hãy cùng xem lại mô hình Cây suy nghĩ (Tree of Thoughts - ToT). Cách tiếp cận này tổng quát hóa khái niệm CoT prompting, vì nó cho phép các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) khám phá đồng thời nhiều nhánh lập luận khác nhau, thay vì chỉ đi theo một chuỗi suy nghĩ tuyến tính duy nhất.
Phương pháp này đặc biệt phù hợp với các nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi sự nghiên cứu. Nó hoạt động bằng cách duy trì một cây suy nghĩ, mà trong đó mỗi nhánh suy nghĩ đại diện cho một chuỗi ngôn ngữ nhất quán đóng vai trò là một bước trung gian hướng tới việc giải quyết vấn đề. Mô hình sau đó có thể khám phá các đường hướng suy luận khác nhau bằng cách phân nhánh từ các nút khác nhau trên cây.
Bạn có thể tìm hiểu thêm về cách hoạt động và cách áp dụng Cây suy nghĩ tại Học viện AI của LOSA.