Tree-of-Thought Puzzle Solver简介
Tree-of-Thought Puzzle Solver是一个使用大型语言模型(LLM)来解决复杂推理任务的框架。该项目由Jieyi Long开发,灵感来源于人类解决复杂问题时的思维过程 - 通过试错和回溯来探索解决方案空间。
主要特点:
- 实现了一个基于Tree-of-Thought (ToT)框架的数独解题器
- 通过多轮对话的方式与LLM进行交互
- 可以回溯到之前的思考步骤,探索其他可能的解决方案
- 相比传统的自回归LLM,具有更强的推理和问题解决能力
项目资源
快速上手
- 克隆项目并安装依赖:
git clone https://github.com/jieyilong/tree-of-thought-puzzle-solver
cd tree-of-thought-puzzle-solver
pip install -r requirements.txt
- 创建配置文件:
touch config.yaml
编辑config.yaml文件,填入以下内容:
chatbot:
type: "openai"
max_context_length: 8000
include_chat_history_in_query: false
openai:
model: <model_name>
api_key: <your_open_ai_api_key>
- 运行ToT求解器:
python run_tot.py "<problem_description>"
例如:
python run_tot.py "please solve this 4x4 sudoku puzzle [[*,1,*,*],[*,*,2,*],[*,*,*,4],[1,*,*,*]] where * represents a cell to be filled in."
核心代码解析
项目的核心逻辑位于tot/tot.py文件中。主要包括:
TreeOfThought类:整体框架的入口TreeOfThoughtExecutorBase类:执行器的基类TreeOfThoughtExecutorForSudoku类:专门用于解决数独问题的执行器
这些类实现了生成思路、评估思路、回溯等关键功能。
进一步学习
- 阅读原始论文,深入理解ToT框架的理论基础
- 查看requirements.txt文件,了解项目的依赖
- 尝试运行不同类型的实验:
python run_expr.py zero_shot data/benchmarks/sudoku/3x3_sudoku_puzzles.json
python run_expr.py one_shot_with_cot data/benchmarks/sudoku/3x3_sudoku_puzzles.json
python run_expr.py few_shot_with_cot data/benchmarks/sudoku/3x3_sudoku_puzzles.json
python run_expr.py tot data/benchmarks/sudoku/3x3_sudoku_puzzles.json
- 探索项目结构,了解各个模块的功能:
- actors: 包含各种角色如LLM代理、解析器等
- common: 通用工具和常量定义
- data: 包含基准测试数据
- experiments: 实验相关代码
- tot: ToT框架的核心实现
- training: 训练相关代码(如果有)
总结
Tree-of-Thought Puzzle Solver展示了如何利用大型语言模型解决复杂的推理任务。通过模拟人类的思维过程,该框架能够更有效地探索解决方案空间,为AI问题解决开辟了新的可能性。无论你是AI研究者还是对解谜感兴趣的开发者,这个项目都值得深入研究和实践。
希望这个学习资料汇总能帮助你快速上手Tree-of-Thought Puzzle Solver项目。如果你对此感兴趣,不妨给项目点个star,并尝试为其做出贡献!
