思维图谱：用大型语言模型解决复杂问题

论文概述思维图谱（Graph of Thoughts, GoT）是一个突破性框架，将大型语言模型推理从链式（CoT）和树式（ToT）结构扩展到任意图结构。GoT 允许大型语言模型将生成的信息建模为图，其中信息单元（”大型语言模型思维”）是顶点，边表示依赖关系。这种灵活的结构能够处理需要复杂信息聚合、回溯和循环依赖的问题。实验表明，GoT 显著优于现有方法，在排序任务上实现了 62% 的质量改进，同时相比 ToT 降低了超过 31% 的成本。 论文信息： 发布时间：2023-08-18 作者：Maciej Besta, Nils Blach, Ales Kubicek等 机构：苏黎世联邦理工学院，雅盖隆大学 研究方向：提示工程，大型语言模型推理 核心技术：思维图谱（Graph of Thoughts） 研究背景大型语言模型（LLM）在各类任务中展现出强大的能力，但如何有效引导模型进...

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