tree-of-thought-llm

大型语言模型的高效问题解决算法

Tree of Thoughts OpenAI API Python GPT-4 MIT License Github 开源项目

该项目提供了《树思路：使用大型语言模型进行深思熟虑问题解决》论文的官方实现，包括代码、提示和模型输出。用户可通过配置OpenAI API密钥并安装`tree-of-thoughts-llm`包，快速开始解决如24点游戏等任务。项目详细介绍了多种实验和算法参数，支持不同任务的定制化设置，适合需要大型语言模型辅助解决复杂问题的用户。

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介绍相关项目

tree-of-thoughts - 提高AI推理能力的先进算法

AIAI推理GithubTree of Thoughts开源项目机器学习算法

Tree of Thoughts (ToT) 是一种强大且灵活的算法，通过即插即用版本，可显著提高模型推理能力达70%。用户可以连接自己的模型，体验高级智能。项目支持通过Python库安装和使用，并提供详细的使用指南和代码示例，包括如何与Hugging Face Transformers集成。该项目由Princeton University和Google DeepMind的研究人员开发，旨在推进AI推理能力的前沿进展。

tree-of-thought-puzzle-solver - 基于Tree-of-Thought框架的Sudoku解题器

GPT-3.5-turboGithubLLMOpenAISudokuTree-of-Thought开源项目

该项目展示了一种树形思维（Tree-of-Thought, ToT）框架的Sudoku解题器，旨在提升大型语言模型（LLMs）的复杂问题解决能力。ToT技术模仿人类通过探索和回溯的思维过程，具有动态调整和回溯的能力。项目实现包含多个模块，如prompter agent、checker module、memory module和ToT controller，并与LLM进行多轮对话，以实现智能求解。如需详细了解，请访问预印本。

graph-of-thoughts - 使用大型语言模型的灵活问题解决框架

GithubGraph of ThoughtsLarge Language ModelPython复杂问题求解开源项目机器学习

该框架通过将复杂问题建模为操作图（GoO），并使用大型语言模型（LLM）自动执行，提供了一种新的解决复杂问题的方法。GoT框架灵活且可扩展，用户不仅可以使用新方法解决问题，还可以实现类似CoT或ToT的操作图。框架提供详细的安装和配置指南，并包含多个示例，帮助用户快速上手。文档详尽，便于理解和扩展。

tree-of-thought-prompting - 利用Tree-of-Thought Prompting提升ChatGPT推理能力

Chain-of-Thought promptingChatGPTGithubLarge Language ModelsTree-of-Thought Promptingreasoning开源项目

Tree-of-Thought Prompting技术用新的思维树框架扩展和改进了Chain-of-Thought概念，提升了大型语言模型（如ChatGPT）的推理能力。此技术帮助模型自主纠错并逐步积累知识，在解决复杂问题中表现出色。

buffer-of-thought-llm - 思维缓冲技术提升大语言模型推理效能

Buffer of ThoughtsGithub大语言模型开源项目思维模板性能提升推理

Buffer of Thoughts (BoT)是一种创新的思维增强推理方法，通过元缓冲区存储思维模板并动态更新，显著提升了大语言模型的推理能力。在10项复杂推理任务中，BoT表现优异，如在Game of 24、Geometric Shapes和Checkmate-in-One等任务上分别提升11%、20%和51%。研究发现，结合BoT的Llama3-8B模型在性能上有望超越Llama3-70B模型。

chain-of-thought-hub - 大型语言模型复杂推理能力评估基准

Chain-of-ThoughtGithubLLM评估复杂推理能力大语言模型开源项目长文本处理

Chain-of-Thought Hub汇集了数学、科学、符号推理等多个领域的挑战性任务，旨在全面评估大型语言模型的复杂推理能力。该项目通过精选数据集和模型，为语言模型发展提供可靠参考。同时，它将链式思考提示工程视为新一代系统调用，为基于大型语言模型的应用生态系统发展奠定基础。

llm - LLM实验项目集合探索大型语言模型应用

API密钥GithubLLM实验OpenAIPinecone开源项目虚拟环境

该开源项目提供了一系列LLM实验。内容包括虚拟环境设置、必要包安装以及API集成指南。通过这些实验，开发者可以深入了解大型语言模型的应用，探索AI文本处理和向量数据库技术。项目注重实践，为AI领域学习者提供了有价值的资源。

Chain-of-ThoughtsPapers - 大型语言模型推理能力研究与应用进展

Chain-of-ThoughtGithub人工智能开源项目推理能力提示工程语言模型

Chain-of-ThoughtsPapers项目收集了大型语言模型推理能力研究的关键论文。涵盖从基础到前沿的多个主题，如零样本推理、多模态推理和模型自我改进等。这些研究揭示了语言模型在复杂推理任务中的潜力，推动了自然语言处理领域的发展。项目持续更新，反映领域最新进展，为研究人员和开发者提供重要参考资料。

LLM-Training-Puzzles - 大型语言模型训练中的内存效率与计算管道优化

AIGPUGithubLLM Training Puzzles内存效率开源项目计算流水线

本项目包含8个在多GPU环境下训练大型语言模型的挑战性谜题，旨在通过实践掌握内存效率和计算管道优化的关键训练原理。尽管大多数人没有机会在成千上万台计算机上进行训练，这些技能对现代AI的发展至关重要。推荐使用Colab运行这些谜题，提供便捷的上手体验。

demo-chatbot - 使用Python构建的LLM推理聊天程序

GPT-4GithubLLMOpenAIPythonTaipy开源项目

该程序通过OpenAI GPT-4 API生成响应，并提供通过Python创建LLM推理应用程序的简便方法。用户可以轻松切换到任意API或模型，该项目包含详细的教程和操作指南。

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