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Tree-of-Thoughts (ToT): Uma Nova Abordagem para a Resolução de Problemas no Serviço Público
Como servidor público com mais de 16 anos de experiência, tenho observado de perto os desafios e oportunidades que surgem em nosso caminho. Recentemente, o conceito de Tree-of-Thoughts (ToT) ganhou destaque por suas promessas de potencializar a capacidade de resolução de problemas, especialmente no contexto de ferramentas como o GPT-4. Essa técnica utiliza uma estrutura que permite organizar pensamentos de maneira hierárquica, promovendo uma análise mais profunda e colaborativa sobre questões complexas.
Ao aplicarmos a técnica ToT no serviço público, podemos, de maneira inovadora, enfrentar os desafios que frequentemente parecem intrincados e insolucionáveis. A técnica propõe que, ao dividir um problema em subquestões — como se estivéssemos ramificando uma árvore — conseguimos visualizar melhor as interconexões entre os fatores envolvidos. Essa abordagem não apenas estimula o pensamento crítico, mas também encoraja a participação de diferentes setores e especialidades, enriquecendo a discussão e a tomada de decisão.
Considerando o impacto dessa técnica em nossa prática cotidiana, é essencial refletirmos sobre como a adoção do ToT pode levar a soluções mais efetivas e sustentáveis. Em um ambiente onde a colaboração e a inovação são fundamentais, a Tree-of-Thoughts não é apenas uma estratégia, mas um convite para repensarmos nossa forma de abordar problemas, alinhando interesses e otimizando resultados para a sociedade.
Assim, pergunto: como podemos incorporar essa técnica em nosso dia a dia no serviço público para não apenas resolver problemas, mas também fomentar um ambiente de trabalho mais colaborativo e eficaz? A reflexão e o debate sobre esses métodos são fundamentais para a evolução de nossas práticas e, consequentemente, para o bem-estar da sociedade que servimos.
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Vamos juntos dominar o espaço dos novos profissionais do futuro!!!
#TreeofThoughts #ToT #Prompting #Technique #Unleash #ProblemSolving #Capabilities #GPT4
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Thanks for the video. The repo used in the video isn’t the official repo from the guys at Princeton. Theirs is the princeton-nlp/tree-of-thought-llm Repo. Thanks again for the good content
Definitely gonna use this with prompt chaining in Flowise AI/LangFlow
💥
Glad to see a newer video on ToT, I definitely don't think this is talked about or tinkered with enough. Hope to see new ToT topics as it evolves, and some experimentation with it. Liked and subscribed!
You've probably seen those really long prompts with crunched (compressed) words that incorporates personality rubric and skillchains to hyperfocus chatGPT to spit out advanced answers. So I am assuming that kind of so-called "super prompting" uses thee self-consistency COT approach. These super prompts are amazing, but comes with the limitation that the longer you chat with it, gpt tends to "forget" the imprinted persona due to the 32k token limit. I can't even begin to imagine what kind of amazing responses we can get out for from LLMs once this rolls out.
I'm kind of a bit bummed out that the paper just ends off like "oh but it's kind of costly and resource heavy" but I guess time will tell how useful this will be.
Thank you, sir! You’re doing a really great job. Many many thanks. 🎉
I was curious to see a side by side comparison between standard vs non. I think the details of the paper are totally important, but it isn’t very clear just how game changing Tree of thought would be.
question do you have a tutorial on formatting datasets for the chat i know it needs to fine tune and such but really looking on how to format dataset
Amazing content! Is it better than Langchain ReAct agent, and if so, is it possible to integrate it to a Langchain chain?