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Techniques de prompting : qu’est-ce que le Tree of thoughts ?

L’utilisation croissante de l’intelligence artificielle a conduit au développement de techniques avancées de prompting. Parmi celles-ci, le « Tree of Thoughts » (ToT), ou Arbre de pensées, permet d’améliorer la qualité des réponses des modèles d’IA. Dans cet article, nous explorerons le principe, le fonctionnement, les avantages et les inconvénients du ToT, ainsi que sa comparaison avec d’autres méthodes de prompting en IA.

Principe et fonctionnement du Tree of Thoughts

Le « Tree of Thoughts » (ToT ou Arbre de pensées) représente une méthode avancée de prompting dans le domaine de l’intelligence artificielle, en particulier dans les systèmes de traitement du langage naturel comme GPT (Generative Pre-trained Transformer). Cette approche cherche à améliorer la façon dont les modèles d’IA génèrent des réponses en structurant les prompts de manière hiérarchique, semblable à un arbre avec de multiples branches de pensée. Cette structuration permet au modèle de suivre différentes lignes de raisonnement avant d’arriver à une conclusion ou une réponse.

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Le principe repose sur la capacité du modèle à explorer divers chemins de pensée en parallèle, augmentant ainsi la richesse et la diversité des réponses générées. Au lieu d’un seul prompt linéaire menant à une réponse directe, le Tree of Thoughts encourage le modèle à examiner une question sous plusieurs angles, en utilisant des sous-questions ou des prompts intermédiaires qui se ramifient les uns des autres. Chaque branche de l’arbre peut représenter une ligne de pensée différente, permettant au modèle de considérer une gamme plus large d’informations et de perspectives avant de synthétiser une réponse finale.

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