Tree-of-Thought（思考の木）

概要

Tree-of-Thought（ToT）は2023年にPrinceton/DeepMindが提案した推論フレームワークで、LLMが単一の線形な推論経路（CoT）ではなく、複数の候補思考を木構造で並列探索し、有望な経路を選択・継続することで複雑な問題を解決します。ゲームのミニマックス探索に類した概念です。

適用場面

創作、コード設計、数学的証明など、解の空間が広く探索が必要なタスクに適しています。計算コストはCoTより高いですが、難易度の高い問題での正答率が向上します。実装にはLangChainやLlamaIndexのToTモジュールが利用可能です。