Prompt Engineering

Un Salto Cuántico en la Resolución de Problemas: El Árbol de Pensamientos (ToT)

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En este artículo, exploraremos un nuevo método llamado «Árbol de Pensamientos» (ToT) para mejorar la precisión en la resolución de problemas lógicos y de razonamiento en modelos de lenguaje como ChatGPT (GPT-4), basado en un estudio reciente de Google Deepmind y Princeton. Además, te mostraremos cómo instalar y ejecutar el código que implementa esta técnica.

La esencia del Árbol de Pensamientos (ToT)

ToT es un algoritmo potente y flexible que mejora el razonamiento de los modelos de lenguaje en un sorprendente 70%. Este enfoque innovador para la inferencia en modelos de lenguaje cambiará la forma en que abordas la resolución de problemas.

El enfoque de la Cadena de Pensamiento

Antes de mostrar sus diferencias centrémonos en saber qué es la técnica de «Cadena de Pensamiento», El CoT es un método de prompt recientemente desarrollado que alienta a los modelos de lenguaje a explicar su razonamiento.

Este método de prompt permite capacidades de razonamiento complejas a través de pasos de razonamiento intermedios, y se puede combinar con prompts de pocas muestras (few-shot) para obtener mejores resultados en tareas más complejas,

El enfoque CoT se utiliza para mejorar el rendimiento de los modelos de lenguaje, especialmente aquellos con un gran número de parámetros, en tareas complejas que requieren razonamiento y lógica.

Es importante tener en cuenta que la cadena de pensamiento es un método de prompt, no un modelo de lenguaje en sí mismo. Se utiliza para mejorar el rendimiento de los modelos de lenguaje existentes

¿En qué se diferencia el marco de trabajo Árbol de Pensamientos del enfoque Cadena de Pensamiento?

El marco de trabajo ToT generaliza el popular enfoque de «Cadena de Pensamiento» para generar indicaciones en modelos de lenguaje. ToT permite explorar unidades coherentes de texto («pensamientos«) que sirven como pasos intermedios para resolver problemas. ToT permite a los modelos de lenguaje realizar toma de decisiones deliberadas, considerando múltiples rutas de razonamiento diferentes y auto-evaluando opciones para decidir el siguiente curso de acción. Además, también permite mirar hacia adelante o retroceder cuando sea necesario para tomar decisiones globales. Por otro lado, el enfoque de Cadena de Pensamiento solo considera una secuencia lineal de indicaciones.

En texto la explicación parece complicada, pero lo mejor es una imagen de su esquema de funcionamiento para que puedas comprender de un vistazo como funciona este método en realidad.

Esquema de funcionamiento del método Tree Of Thoughts

Esquema de funcionamiento del método Tree Of Thoughts

Aplicaciones prácticas del Árbol de Pensamientos (ToT)

Según el estudio, el marco de trabajo ToT ha demostrado mejorar significativamente las habilidades de resolución de problemas de los modelos de lenguaje en tres tareas novedosas que requieren planificación o búsqueda no triviales: Game 24, Escritura Creativa y Mini Crucigramas. Sin embargo, el marco está diseñado para ser generalizable y aplicable a una amplia gama de tareas de resolución de problemas.

¿Cómo se podría aplicar el Árbol de Pensamientos en situaciones del mundo real?

Aunque el estudio no proporciona ejemplos específicos de cómo se podría aplicar ToT en situaciones del mundo real, es posible que se pueda utilizar en diversas industrias y campos donde se utilizan modelos de lenguaje para resolver problemas.

“La mente es como un paracaídas. Solo funciona si se abre”, dijo una vez el músico Frank Zappa. Este enfoque del Árbol de Pensamientos nos invita a abrir nuestras mentes y explorar nuevas posibilidades en la resolución de problemas.

Implementación «Plug and Play» del Árbol de Pensamientos

La implementación de ToT es fácil de integrar con modelos de lenguaje populares como OpenAI y Hugging Face y admite algoritmos de búsqueda en amplitud (BFS) y búsqueda en profundidad (DFS). Puedes encontrar instrucciones de instalación y codificación en GitHub.

Imagina el Árbol de Pensamientos como un laberinto de ideas en el que cada rama representa una ruta de razonamiento diferente y cada hoja es un pensamiento intermedio. Con ToT, los modelos de lenguaje pueden explorar este laberinto y encontrar la solución óptima al problema en cuestión.

Reflexiones finales

El marco de trabajo del Árbol de Pensamientos introduce un enfoque revolucionario para mejorar la precisión en la resolución de problemas lógicos y de razonamiento en modelos de lenguaje. Al permitir a los modelos de lenguaje explorar y evaluar diferentes rutas de razonamiento, ToT amplía las posibilidades de aplicaciones prácticas en diversas industrias y campos. Como resultado, nos encontramos en el umbral de una nueva era en la inteligencia artificial, donde los modelos de lenguaje pueden enfrentar desafíos cada vez más complejos y desentrañar soluciones en un abrir y cerrar de ojos.

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