复杂提示工程：Chain-of-Thought vs Tree-of-Thought 范式对比
引言
近年来，大型语言模型 (LLM) 在自然语言处理领域取得了显著的进展，展现出强大的文本生成和理解能力 。然而，在面对需要多步推理的复杂任务时，LLM 往往表现不佳 。为了解决这个问题，研究人员提出了提示工程技术，旨在通过设计和优化提示来引导 LLM 生成更准确、更符合预期结果的输出 。提示工程在提高 LLM 性能方面发挥着至关重要的作用，它可以帮助 LLM 更好地理解任务要求、克服推理缺陷，并生成更具逻辑性和连贯性的文本。
在众多提示工程技术中，Chain-of-Thought (CoT) 和 Tree-of-Thought (ToT) 是两种备受关注的范式。它们模拟了人类解决问题的认知过程，通过将复杂任务分解成一系列中间步骤来引导 LLM 进行推理。CoT 采用线性推理的方式，而 ToT 则允许 LLM 探索多个推理路径，类似于决策树。
本文将深入探讨 CoT 和 ToT 的定义、原理、优缺点、应用场景以及未来发展趋势，并对两者进行对比分析，帮助读者更好地理解和应用这些技术。