Forest-of-Thought: Scaling Test-Time Compute for Enhancing LLM Reasoning
Forest-of-Thought: Scaling Test-Time Compute for Enhancing LLM Reasoning [40.1] 我々はフォレスト・オブ・サート(FoT)と呼ばれる新しい推論フレームワークを提案する。 FoTは複数の推論木を統合し、複雑な論理問題を解くために集合的な意思決定を活用する。 我々は,過去の誤りからリアルタイムの誤り訂正と学習を可能にする動的自己補正戦略を導入する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Dec 2024 09:01:18 GMT)
ToTに似ているが、「By introducing multiple reasoning trees (e g , ToT (Yao et al , 2024) or MCTSr (Zhang et al , 2024)) for independent decision-making and employing sparse activation strategies to filter the results of key trees, we can construct an integrated framework known as the “forest of thought” to enhance the reasoning capability of LLMs」と独立したツリーを束ねるアプローチ