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改进大型语言模型中的提示技术是生成式人工智能领域的一个关键兴趣点，其中包括提示词工程技术（prompt engineering）。
本文将重点介绍思维树（tree of thoughts）作为提示词工程中的重要思维模型。
在接下来的内容中，你将发现将思维树方法整合到大型语言模型中，可以显著增强其解决问题的能力，并在各种任务中优于传统的输入输出方法。
这些模型通过实施规划、决策机制和自我反思系统的独特组合，以无与伦比的效率解决复杂的问题。
01 什么是思维树提示方法？
思维树提示方法是指通过维护一个思维树，其中每个”思维”都是一个连贯的语言序列，作为解决问题的中间步骤。
相比于传统的输入输出提示方法和思维链提示方法，思维树提示方法在解决问题时提供了更为结构化的方式，并通过谨慎的推理过程来评估不同中间思维在解决问题方面的进展。
02 思维树提示方法的使用步骤
要使用思维树提示方法，可以按照以下步骤进行操作：
- 头脑风暴阶段：集思广益，提出多个解决方案，考虑不同因素和用户需求。
- 评估阶段：对提出的解决方案进行评估，考虑成功概率、优点缺点、准备工作和执行难度等因素。
- 深挖阶段：深入挖掘每个想法，完善并想象其在现实世界中的意义，包括潜在场景、实施策略和克服障碍等。
- 最终决策阶段：根据评估结果进行总结和排名，选择最适合的解决方案。
03 “思维树”提示方法的示例：如何向老板提出加薪请求的策略？
针对如何向老板提出加薪请求的问题，我们可以使用思维树提示方法来解决。
- 头脑风暴阶段：根据个人情况和偏好，提出多个解决方案，如书面申请、安排一对一会议和寻求支持与倡导。
- 评估阶段：评估每个解决方案的成功概率、优点缺点、准备工作和执行难度等因素。
- 深挖阶段：深入了解每个解决方案可能带来的结果和影响。
- 最终决策阶段：根据评估结果，选择最有推荐度的解决方案。
综上所述，思维树提示方法可以帮助优化ChatGPT的提示词工程，打造连贯、准确和有用的响应。通过按照思维树提示方法的步骤操作，我们可以解决各种复杂问题，例如如何向领导提出加薪请求的策略。
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