同学小张
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【AI大模型应用开发】从CoT到ToT，再到ReAct，提升大模型推理能力的方式探索（含代码）

大家好，我是 同学小张，持续学习C++进阶知识和AI大模型应用实战案例，持续分享，欢迎大家点赞+关注，共同学习和进步。

今天我们主要学习下当下提高大模型推理能力的几个主要技术，从CoT（Chain of Thought）到TOT（Tree of Thought），再到ReAct。从概念到实现代码框架，一点点去理解这些思想背后的原理。

文章目录

  • 1. CoT（Chain of Thought，思维链）
    • 1.1 基本使用
    • 1.2 Self-consistency with CoT（CoT的自我一致性）
  • 2. ToT（Tree of Thought，思维树）
    • 2.1 案例
      • 2.1.1 示例代码
      • 2.1.2 代码解释
      • 2.1.3 总结
  • 3. ReAct（Reason + Action）
    • 3.1 各开源框架中 ReAct 实现方法详解
    • 3.2 ReAct 与 CoT、ToT 的区别
  • 4. 总结

1. CoT（Chain of Thought，思维链）

第一次接触到CoT是在Prompt工程中，其作为Prompt高级技巧的一部分，可以显著提高大模型在推理方面的能力，尤其是解决数学等具有逻辑性的问题时。

区别于传统的 Prompt 从输入直接到输出的映射 output> 的方式，CoT 完成了从输入到思维链再到输出的映射，即 reasoning chain——>output>

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