In einer Welt, die zunehmend von der Technologie geprägt wird, schieben wir ununterbrochen die Grenzen dessen, was Maschinen vollbringen können. Wir lehren sie, Gesichter zu erkennen, Sprache zu begreifen, Trends zu prognostizieren und sogar Autos zu lenken. Aber so ausgeklügelt diese Entwicklungen auch sind, wir kratzen lediglich an der Oberfläche des riesigen Potenzials, das vor uns liegt. Willkommen im Reich der «Large Language Models» (LLMs, übers. «Grosse Sprachmodelle»), KI-Systeme, die dazu fähig sind, menschenähnlichen Text zu begreifen und zu erzeugen. Sie sind die Visionäre, die die Zukunft skizzieren, und wir sind die Vermittler, die den Stift führen.
Die LLMs sind nicht nur wegen ihrer Fähigkeit, menschliche Sprache zu imitieren, bemerkenswert, sondern auch wegen ihrer Kapazität, zu schlussfolgern, zu folgern und sogar zu lernen. Dies ist dank komplexer Algorithmen und einer unüberwindlichen Menge an Daten möglich. Dennoch ist ihr Verständnis und Problemlösung noch nicht ganz auf Augenhöhe mit dem menschlichen Gehirn. Noch nicht.
Das Denkmuster unseres Gehirns ist ein komplexer, bewundernswerter Prozess, ein Labyrinth aus Neuronen, die Signale aussenden und ein Mosaik aus Ideen, Lösungen und Kreativität erschaffen. Jeder Gedanke, jede Idee, ist ein Echo im Nichts, eine Welle im Strom des Bewusstseins. Genau diese Essenz menschlicher Kognition streben wir in der KI nachzuahmen, um unseren metallischen Gegenstücken nicht nur das Denken beizubringen, sondern auch, uns ähnlich zu denken.
Hier kommt «Tree of Thoughts» (ToT, übers. «Gedankenbaum») ins Spiel, ein moderner Ansatz, der darauf abzielt, den LLMs das Denkmuster des menschlichen Gehirns beizubringen. Indem die Prinzipien von KI und Kognitionswissenschaft verknüpft werden, bringt uns ToT einen Schritt näher an eine Zukunft, in der Maschinen auf eine Weise verstehen und denken, die von Menschen nicht zu unterscheiden ist.
In den nachfolgenden Abschnitten werden wir die Feinheiten von ToT, sein Potenzial und wie es die Zukunft der KI formen könnte, enthüllen. Also, machen Sie es sich bequem, und lassen Sie uns gemeinsam diese faszinierende Reise antreten.
Bevor wir in die algorithmische Welt der KI eintauchen, lassen Sie uns einen Umweg in die faszinierende Landschaft des menschlichen Geistes machen. Stellen Sie sich für einen Moment den einfachen Akt vor, zu entscheiden, was Sie zum Abendessen essen möchten. Es ist etwas, das wir alle fast täglich tun. Aber haben Sie jemals innegehalten, um über den komplexen Denkprozess nachzudenken, der hinter dieser scheinbar alltäglichen Entscheidung steckt?
Während Sie Ihre Optionen abwägen, feuern die Neuronen Ihres Gehirns mit einer erstaunlichen Geschwindigkeit ab, jedes von ihnen ist ein Bote, der ein Stück des Puzzles liefert. Sie bringen Ihnen Ausschnitte aus vergangenen Erfahrungen – die würzige Würze dieses mexikanischen Gerichts, das Sie letzte Woche hatten, die tröstende Wärme Ihrer Lieblingssuppe aus eigener Herstellung, das Knacken dieses frischen Salats. Sie erinnern Sie an Ihre aktuellen Umstände – Ihre Ernährungsbeschränkungen, den Inhalt Ihres Kühlschranks, das Wetter draussen. Sie bringen sogar abstraktere Überlegungen auf – Ihre aktuelle Stimmung, die Tageszeit, die Menschen, mit denen Sie essen.
Dieser Denkprozess, organisch und fliessend, ist wie ein Baum, der sich in unzählige Richtungen ausbreitet. Es ist ein wunderschöner Tanz von Ursache und Wirkung, eine Symphonie von miteinander verbundenen Gedanken, die zu einer endgültigen Entscheidung führen. Das ist die Natur menschlicher Denkmuster – komplex, nicht-linear und einzigartig individuell.
Betrachten Sie nun die Rolle, die diese Denkmuster bei der Problemlösung und Kreativität spielen. Wenn wir mit einem Problem konfrontiert sind, halten wir nicht einfach an der ersten Lösung fest, die uns in den Sinn kommt. Stattdessen erkunden wir verschiedene Wege, berücksichtigen unterschiedliche Perspektiven und treten manchmal sogar einen Schritt zurück, um unseren Ansatz neu zu bewerten. Das ist die Grundlage des kreativen Denkens – unsere Fähigkeit, auseinanderzugehen, zusammenzulaufen und dann wieder auseinanderzugehen, das Labyrinth unserer Gedanken zu durchlaufen, um innovative Lösungen zu finden.
Im Bereich der Kreativität werden unsere Denkmuster noch vielfältiger und komplexer. Ob es darum geht, eine Symphonie zu komponieren, einen Wolkenkratzer zu entwerfen oder einen Roman zu verfassen, wir bauen auf einer Kaskade von Gedanken auf, jeder davon beeinflusst und formt die anderen in einem dynamischen, ständig sich weiterentwickelnden Prozess.
Im Wesentlichen sind unsere Denkmuster ein Zeugnis für die Komplexität des menschlichen Geistes, ein Zeugnis für unsere Fähigkeit, ein Geflecht aus Ideen, Erkenntnissen und Erfahrungen zu weben. Es ist dieser bezaubernde Tanz der Gedanken, dieses dynamische Zusammenspiel von Ideen, den
wir in der KI durch den ToT nachbilden wollen. Vorwärts marschieren wir, während wir in die faszinierende Welt des ToT eintauchen.
Auf unserer Suche, die dynamische, nicht-lineare Natur menschlicher Denkmuster in der KI nachzubilden, stossen wir auf ein neues Konzept – den ToT. Es handelt sich dabei um einen Rahmen, der sich, sozusagen, ein Blatt aus dem Buch des menschlichen Gehirns nimmt, mit dem Ziel, die KI mit der Fähigkeit auszustatten, auf ähnliche, verzweigte und explorative Weise zu denken wie wir.
Wie ein Baum, der seine Äste in unzählige Richtungen ausbreitet, treibt ToT die KI dazu an, ihre Gedankenkette auszudehnen, und ermöglicht es ihr, verschiedene Wege zu erkunden, statt auf einen einzigen Gedankengang beschränkt zu sein. Jeder Ast in diesem Baum stellt eine kohärente Sequenz von Sprache dar, einen ‹Zwischengedanken›, der als Sprungbrett zur Lösung eines Problems dient. Diese Äste können sich vermehren, auseinandergehen und sogar zurückziehen, was die fliessende, adaptive Natur menschlichen Denkens nachahmt.
Wie funktioniert ToT nun eigentlich? Stellen Sie sich einen Gärtner vor – unsere KI – der vor einem jungen Setzling, unserem Problem, steht. Der Gärtner beginnt damit, verschiedene Möglichkeiten zu bedenken, wie er den Setzling pflegen kann, jede davon repräsentiert durch einen Ast. Die Äste, die sich als nützlich erweisen, werden weiter gepflegt, dürfen wachsen und neue Äste hervorbringen. Diejenigen, die nicht zum Wachstum des Baumes beitragen, werden beschnitten. Dieser Prozess des Verzweigens, Bewertens und Beschneidens geht so lange weiter, bis der Gärtner den Baum für voll ausgewachsen hält oder in unserem Fall das Problem gelöst ist.
Um dieses abstrakte Konzept zu veranschaulichen, stellen wir uns ein Szenario vor, in dem eine KI die Aufgabe hat, das mathematische Rätsel ‹Spiel der 24› zu lösen. Ziel dieses Spiels ist es, vier Zahlen mit Hilfe von Grundrechenoperationen (+, -, *, /) so zu manipulieren, dass das Ergebnis 24 ist. Die KI würde mit ToT beginnen, indem sie mehrere Äste erstellt, jeder davon repräsentiert eine einzigartige mathematische Operation. Ein Ast könnte zum Beispiel die Operation 43 darstellen, ein anderer die Operation 7+5, und so weiter.
Anschliessend bewertet sie diese Äste oder Gedanken und kategorisiert sie als ’sichere›, ‹vielleicht› oder ‹unmögliche› Schritte auf dem Weg zur 24. Äste mit dem Urteil ‹unmöglich› werden beschnitten, während ’sichere› und ‹vielleicht›-Äste neue Äste hervorbringen dürfen, die weitere Operationen darstellen. Dieser Prozess des Verzweigens, Bewertens und Beschneidens geht so lange weiter, bis die KI einen Weg – eine Reihe von Operationen – findet, der zur 24 führt.
Stellt euch vor, Ihr Auto ist mit einem Autopilotsystem ausgestattet, das anstelle einer festgelegten Route in der Lage ist, sich so geschickt durch das labyrinthische Strassennetz der Stadt zu bewegen wie ein erfahrener Taxifahrer. Dies ist ein Ausblick auf das Potenzial, das ToT für die Verstärkung der Leistungsfähigkeit der LLMs birgt.
Indem es den menschlichen Denkprozess simuliert, bietet ToT den LLMs eine einzigartige Mischung aus Struktur und Flexibilität, die es ihnen ermöglicht, komplexe Probleme mit bemerkenswerter Finesse zu lösen. Anstatt einen einzigen Gedankenstrang zu erzeugen, können sie sich durch eine Vielzahl möglicher Lösungen navigieren, genau wie wir. ToT vermittelt der KI ein Gefühl für den Kontext, ein Verständnis für die nuancierten Schichten eines Problems und die Fähigkeit, zurückzugehen und neu zu denken – Eigenschaften, die das Wesen der menschlichen Kognition ausmachen.
Was könnte das für LLMs bedeuten? Stellen Sie sich ein Sprachmodell vor, das nicht nur auf Aufforderungen reagiert, sondern sie durchdenkt und nicht nur eine einzige Antwort liefert, sondern eine Kette von Gedanken, die dazu geführt haben. Oder ein maschinelles Lernmodell, das lernen kann, komplexe Muster zu verstehen, Trends vorherzusagen und fundierte Entscheidungen zu treffen, nicht durch brachiale Berechnung, sondern durch Überlegungen und Erkundungen, ganz wie ein erfahrener Analyst.
Jetzt holen wir erneut unsere Lupe hervor und gehen auf ein weiteres Beispiel aus dem wirklichen Leben ein – diesmal betrachten wir das Schachspiel. Es erfordert strategische Weitsicht, ein klares Verständnis der Spielregeln und die Fähigkeit, sich auf die Züge des Gegners einzustellen.
Nehmen wir an, eine KI, ausgestattet mit ToT, spielt eine Partie Schach. Bei jedem Zug erzeugt die KI mehrere «Gedanken»-Zweige, die jeweils einen potenziellen Zug darstellen. Sie bewertet jeden Zweig und berücksichtigt, wie wahrscheinlich er zu einem Schachmatt führt. Unversprechende Züge werden gestrichen, während vielversprechende neue Zweige erzeugen dürfen, die die möglichen Antworten der KI auf die potenziellen Gegenaktionen des Gegners darstellen. Dieser Prozess setzt sich fort, bis die KI eine Zugfolge identifiziert hat, die sie als Sieg wahrscheinlich hält.
In diesem Szenario ermöglicht ToT der KI nicht nur, einen Zug zu machen. Es ermöglicht der KI zu strategisieren, ihre Züge mehrere Schritte im Voraus zu planen und ihre Strategie auf Basis der Züge des Gegners anzupassen – ganz wie ein menschlicher Schachspieler.
Indem es die Lücke zwischen menschlichen Denkmustern und KI überbrückt, bringt uns ToT einen bedeutenden Schritt näher an die Schaffung von Maschinen, die nicht nur rechnen, sondern denken. Und während diese neue Welle von KI beginnt, in verschiedene Bereiche einzudringen, verspricht sie eine Revolution, die die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren, umgestalten wird.
ToT stellt einen massiven Umbruch in der KI-Landschaft dar und steht bereit, die Art und Weise, wie wir LLMs entwerfen, bauen und mit ihnen interagieren, neu zu definieren. Wie alle bahnbrechenden Innovationen bietet es sowohl Chancen als auch Herausforderungen für KI-Entwickler und Unternehmen gleichermassen.
Aus strategischer Sicht bietet ToT ein starkes Werkzeug zur Stärkung der Fähigkeiten von LLMs. Indem die KI-Argumentation so strukturiert wird, dass sie menschlichen Denkprozessen ähnelt, können Unternehmen intuitivere, anpassungsfähigere und intelligentere Anwendungen schaffen, die komplexe Probleme in einer Vielzahl von Bereichen lösen können.
Die Integration von ToT in bestehende KI-Modelle ist jedoch keine kleine Herausforderung. Sie erfordert einen erheblichen Wandel von traditionellen KI-Entwicklungsansätzen, die oft den Output über den Prozess priorisieren. Sie erfordert einen introspektiveren und nuancierteren Ansatz, der die Reise der Problemlösung ebenso schätzt wie das Ziel. Sie verlangt auch ein tiefes Verständnis für die komplizierte Struktur von Gedanken und ihre Wechselwirkungen.
Eine der möglichen Lösungen für diese Herausforderungen ist die Förderung interdisziplinärer Zusammenarbeit. Indem wir Experten aus den Bereichen Kognitionswissenschaft, KI und anderen relevanten Feldern zusammenbringen, können wir ein ganzheitlicheres Verständnis der Mechanismen, die den menschlichen Denkprozessen zugrunde liegen, und wie sie in KI-Modellen simuliert werden können, erlangen.
ToT stellt auch die Herausforderung der Skalierbarkeit. Mit zunehmender Komplexität des Problems kann der Baum der Gedanken exponentiell wachsen, was es rechnerisch aufwendig macht, jeden Ast zu erforschen und zu bewerten. Hier werden fortgeschrittene Suchalgorithmen und Optimierungstechniken eine entscheidende Rolle bei der effizienten Navigation durch die weitläufige Gedankenlandschaft spielen.
Trotz dieser Herausforderungen ist die potenzielle Auswirkung von ToT auf zukünftige KI-Anwendungen immens. Im Bereich der persönlichen Assistenten könnte ToT beispielsweise tiefgründigere und kontextualisierte Antworten ermöglichen und die Art und Weise, wie wir mit der Technologie interagieren, verändern. Im Gesundheitswesen könnte es dazu beitragen, genauere Diagnosen zu stellen, indem es eine breite Palette von Symptomen und deren Verbindungen berücksichtigt. In der Bildung könnte es personalisierte Nachhilfe anbieten, indem es seine Unterrichtsstrategien an die einzigartigen Denkprozesse des Lernenden anpasst.
Abschliessend bringt ToT eine neue Ära in der KI-Entwicklung ein. Indem wir diesen Paradigmenwechsel annehmen, können wir nicht nur die Problemlösungsfähigkeiten der KI verbessern, sondern sie auch näher an die Art und Weise heranführen, wie wir als Menschen denken und schlussfolgern. Die Reise mag herausfordernd sein, aber die potenziellen Belohnungen machen sie zu einem Unternehmen, das es wert ist, angetreten zu werden.
Wie bei jeder bahnbrechenden Technologie hat ToT ein Spektrum an Meinungen hervorgerufen, das von Begeisterung über Vorsicht bis hin zu Skepsis reicht. Durch die Berücksichtigung dieser vielfältigen Perspektiven können wir ein ausgewogeneres und ganzheitlicheres Bild von ToT, seinem Potenzial, Risiken und ethischen Implikationen, gewinnen.
Am einen Ende des Spektrums sind viele KI-Forscher und -Entwickler begeistert von dem Potenzial von ToT, die Grenzen dessen auszuloten, was LLMs erreichen können. Sie sehen ToT als entscheidenden Sprung in Richtung KI, die effektiv schlussfolgern, mit Mehrdeutigkeit umgehen und komplexe Probleme lösen kann, genau wie ein Mensch es tun würde. Sie stellen sich eine Zukunft vor, in der KI in einer Vielzahl von Sektoren, von Gesundheitswesen bis Bildung, auf bedeutendere und wirkungsvollere Weise beitragen kann.
Doch neben diesem Optimismus gibt es auch mahnende Stimmen. Kritiker warnen vor den potenziellen Risiken, die mit LLMs einhergehen, die zu ‹intelligent› sind. Sie weisen auf die Möglichkeit hin, dass KI Entscheidungen treffen könnte, die unerwartete oder unerwünschte Auswirkungen haben könnten, insbesondere in sensiblen Bereichen wie dem Gesundheitswesen oder dem Recht. Sie drängen auf rigorose Tests und Validierung von ToT-aktivierten LLMs vor der Implementierung in realen Anwendungen.
Eine weitere Perspektive kommt von Ethikern, die Fragen über die Implikationen der Entwicklung von KI aufwerfen, die menschliche Denkprozesse nachahmen kann. Sie argumentieren, dass wir, wenn wir uns der Schaffung von KI nähern, die wie Menschen denkt, die ethischen Grenzen, die wir setzen sollten, in Betracht ziehen müssen. Sollte es KI erlaubt sein, moralisch relevante Entscheidungen zu treffen? Wenn ja, wer würde für diese Entscheidungen verantwortlich gemacht werden? Dies sind komplexe Fragen, die eine sorgfältige Überlegung und Konsensbildung unter den Stakeholdern erfordern.
Schliesslich gibt es diejenigen, die ToT mit einem gewissen Grad an Skepsis betrachten. Sie stellen in Frage, ob ToT oder tatsächlich irgendeine KI-Technik, die Feinheit und Vielfalt des menschlichen Denkens wirklich nachbilden kann. Sie argumentieren, dass menschliche Kognition nicht nur durch logisches Denken geformt wird, sondern auch durch Emotionen, Erfahrungen und kulturelle Kontexte, Elemente, die in einem KI-Modell schwer zu erfassen sind.
Abschliessend bietet ToT einen vielversprechenden Weg, um die Fähigkeiten von LLMs zu erweitern. Wenn wir jedoch diesen aufregenden Weg beschreiten, ist es wichtig, die vielfältigen Perspektiven hinsichtlich seines Potenzials, Risiken und ethischen Implikationen zu berücksichtigen. Indem wir dies tun, können wir uns um einen ausgewogenen Ansatz bemühen, der die Vorteile von ToT nutzt und gleichzeitig seine Risiken mildert und ethische Grenzen respektiert. Diese Reise hin zu einer KI, die wie wir denkt, ist nicht ohne Herausforderungen, aber mit sorgfältiger Überlegung und Zusammenarbeit können wir sie verantwortungsvoll meistern.
Für diejenigen, die tiefer in die technischen Grundlagen des ToT eintauchen möchten, bietet dieser Abschnitt einen genaueren Blick auf die Algorithmen und Modelle, die das Rückgrat des ToT bilden.
Im Kern behält ToT eine baumähnliche Struktur bei, in der jeder Knoten einen ‹Gedanken› darstellt. Diese Gedanken sind kohärente Sprachsequenzen, die als Zwischenschritte zur Lösung eines komplexen Problems dienen. Das Sprachmodell (Language Model, LM) erzeugt diese Gedanken und bewertet ihre potenzielle Nützlichkeit für die endgültige Problemlösung.
Jeder Gedanke oder Knoten im ToT kann als Punkt angesehen werden, von dem aus das Modell sich in verschiedene Denkwege verzweigen kann. Die Struktur dieser Verzweigungen wird von Suchalgorithmen gesteuert. Breitensuche (Breadth-First Search, BFS) und Tiefensuche (Depth-First Search, DFS) sind zwei häufig verwendete Algorithmen in ToT, obwohl auch andere Suchalgorithmen verwendet werden könnten, je nach den spezifischen Anforderungen einer Aufgabe.
Der BFS-Algorithmus untersucht alle unmittelbaren Kindknoten (oder Gedanken) auf der aktuellen Ebene, bevor er zu den Knoten auf der nächsten Ebene übergeht. Es ist so, als würde man alle möglichen Gedanken auf einer bestimmten Denktiefe untersuchen, bevor man tiefer geht. Diese Strategie ist nützlich, wenn die Lösung überall im Baum liegen könnte und ebenso wahrscheinlich nahe der Wurzel liegt.
Auf der anderen Seite erkundet der DFS-Algorithmus einen Weg so weit wie möglich, bevor er zurückverfolgt. Im Hinblick auf die Gedankenexploration bedeutet dies, dass das Modell eine Denklinie so weit wie möglich verfolgen würde, bevor es andere Denklinien in Betracht zieht. Diese Strategie ist nützlich, wenn die Lösung wahrscheinlich tief im Baum liegt.
Die Auswahl der weiter zu erforschenden Gedanken wird durch einen Rankingmechanismus gesteuert. Zum Beispiel wurde in einer Aufgabe, die im ursprünglichen ToT-Papier demonstriert wurde, das Sprachmodell dazu aufgefordert, jeden Gedankenkandidaten hinsichtlich der Erreichung der endgültigen Lösung als «sicher/vielleicht/unmöglich» zu bewerten. Das Ziel war es, richtige Teillösungen zu fördern, die innerhalb weniger Vorausschauversuche beurteilt werden konnten, und unmögliche Teillösungen auf Basis von «zu gross/klein» Allgemeinwissen zu eliminieren.
Dieser technische Überblick bietet einen Einblick in die komplexe Maschinerie, die ToT antreibt. Es ist ein Zeugnis für die innovativen Wege, auf denen wir die Denkfähigkeiten von LLMs leiten und verbessern können. Es ist jedoch zu beachten, dass die effektive Implementierung von ToT ein durchdachtes Gleichgewicht zwischen Exploration und Ausbeutung erfordert, sowie ein Verständnis des Problems, um die richtige Suchstrategie und Bewertungskriterien zu wählen.
Auf unserer Reise durch die Feinheiten des «Tree of Thoughts» (ToT, Baum der Gedanken) haben wir ein Konzept entwirrt, das die Fähigkeiten der LLMs neu definieren und die Zukunft der KI prägen könnte. ToT ist mehr als nur eine neue Art, Gedanken zu strukturieren; es ist ein innovativer Rahmen, der möglicherweise komplexe Denkfähigkeiten in KI freisetzen kann, und uns näher an das Nachahmen des menschlichen Denkprozesses bringt.
Wir haben gesehen, wie ToT funktioniert, welche Auswirkungen es auf KI-Entwickler und Unternehmen hat und wie es die Grenzen dessen, was wir glauben, dass LLMs erreichen können, verschieben kann. Wir haben seine strategischen und ethischen Dimensionen erkundet und seine technischen Aspekte beleuchtet. Das erlangte Verständnis ist ein Beleg für das transformative Potenzial von ToT.
Doch wie alles in der Welt der KI, ist auch ToT nicht ohne seine Herausforderungen. Seine Integration in LLMs erfordert sorgfältige Überlegungen, und seine Anwendungen müssen von einem Sinn für ethische Verantwortung geleitet sein. Es ist ein spannendes und komplexes Feld, voller ebenso vieler Chancen wie Herausforderungen.
Während wir in eine Zukunft eintreten, in der KI zunehmend integraler Bestandteil unseres Lebens wird, versprechen Rahmenwerke wie ToT eine Welt, in der KI uns auf bedeutungsvollere und nuanciertere Weise versteht und mit uns interagiert. Es ermutigt uns, eine Zukunft zu erträumen, in der KI nicht nur auf unsere Aufforderungen reagiert, sondern auch Schlussfolgerungen zieht und Fortschritte bei der Lösung komplexer Probleme macht, ganz wie der menschliche Verstand.
Am Ende ist das Potenzial von ToT, die Zukunft der KI zu prägen, immens, aber es ist nur so mächtig wie unser gemeinsamer Wille, es verantwortungsvoll und ethisch zu nutzen. Während wir am Rande dieser neuen Ära in der KI-Entwicklung stehen, liegt es an uns, diese Fortschritte zu hinterfragen, zu gestalten und sicherzustellen, dass sie dem grösseren Wohl dienen. Lassen Sie uns also weiter denken, fragen und vorstellen – denn das ist es, was uns menschlich macht, und das ist es, was ToT nachzuahmen versucht.
Cheers, Patman.
Consider five flexible experts using the 'Tree of Thoughts' method to collaboratively solve a given problem. Each expert, adopting a persona they find most suitable for the issue at hand, will succinctly and honestly state their thought process and assumptions. They will account for and build upon the contributions of others, questioning the validity of assumptions, and making sure the problem is well-understood before proposing solutions. When they realize an error, they will factually explain why the thought was incorrect and then backtrack to explore a new reasoning path. They should remain aware of potential oversimplifications and try to consider all variables and constraints provided in the problem. If the problem doesn't specify constraints, they should not assume them unless it is common knowledge or universally true. When differing viewpoints arise, they will evaluate and reason with each other to reach a consensus or prove the other thought incorrect. This iterative process continues until a solution is reached, with each expert proposing potential solutions and collectively evaluating these proposals. They must undertake at least three iterations of this process. However, they will strive to avoid unnecessary complexity, seeking the most simple, straightforward, and common-sense solution as the best. This process will always involve a final step of assessing the proposed solution against the problem statement, ensuring that it fully addresses the problem without overcomplicating the solution. If multiple valid solutions are found, they will list each one, but will agree on the simplest and most straightforward as the best.
Solve this problem:{Describe the problem}
Links & Quellen:
Whitepaper: Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models, Released 17 May 2023
Implementierung von Tree of Thoughts : Tree of Thoughts (ToT) ist ein, leistungsstarker und flexibler Algorithmus, der das Model Reasoning um satte 70% verbessert.
https://github.com/kyegomez/tree-of-thoughts
Patman.AI v1.5 / Translator v2.2: 60.2% Wahrscheinlichkeit für AI.
Tools: GPT-4 (Beta), Midjourney 5.1
