Trabalho acadêmico:

Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving
with Large Language Models

Como apresentei na nossa última conversa um LLM não pensa nem de longe, o que ele faz – e muito bem – é fazer uma aproximação da imagem vetorial da sua pergunta com um banco de dados vetorizados e trazer a melhor resposta. Isso “parece” inteligente uma vez que gera respostas plausíveis, mas mesmo um relógio quebrado está certo duas vezes por dia…

O que podemos fazer é forçar por dentro do modelo do PROMPT que a LLM investigue caminhos, especule possibilidades e a partir disso tentar construir uma sombra de raciocínio.

Uma forma de fazer isso é uma Árvore de Pensamento e deixei no post anterior um prompt que generaliza este caminho.

Segue o link do estudo que criou esta estratégia de prompt:

https://arxiv.org/pdf/2305.10601

Enjoy!


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