secrets of tree of thoughts tot
1.0.0
؟ عقول الآلة تساعد المبرمجين الحديثة على التفكير مثل LLM ☕ البدء مجانًا: machineminds.substack.com
لقد أصبحت جيدًا حقًا ، وربما جيدًا جدًا في استعادة الكود من نماذج ChatGPT + النصية الأخرى. أنا أعطيك هذا TOT مجانًا بنسبة 100 ٪ ، لأنني أعلم بمجرد أن تتذوق ، ستحتاج إلى المزيد. هذه الأسرار المجانية قوية ، لذلك يمكنك أن تتخيل قوة التدريب المتميز في حزمة هندسةنا السريعة للمبرمجين.
الآن بعد أن كنت شفافًا ، أعطيك هذا الشيء ، لذا سترغب في شراء حزمة التدريب التي تبلغ قيمتها 247 دولارًا ، دعنا نحصل على بعض الأفكار القيمة التي تم تنزيلها في شبكة HNN (الشبكة العصبية البشرية ، أنا فكاهي للغاية ، لذا احترس. )
نحتاج إلى القيام بذلك لإعطاء LLM هيكلًا للإشارة عند توليد النتائج. تذكر أن LLM (على وجه التحديد نموذج لغة الانحدار التلقائي) مثل ChatGPT أعمى في قدرته على رؤية المستقبل ، حتى النص المستقبلي لاستجاباته.
حاولت سلسلة الفكر (COT) حل هذا بطريقة مماثلة ، من خلال التسلسل معًا تسلسلًا خطيًا للأفكار (ربما رأيت "فكر خطوة بخطوة" في مطالبات). يضيف TOT عنصرًا مهمًا (كما في "الناقد") ، وعنصر اختيار. سيقوم TOT بإنشاء المزيد من الخيارات للخطوات ، والتراجع عند الحاجة ، وينتهي الأمر على أفضل مسار ، مما يمنحك أفضل النتائج.
التأثير الجانبي لعدم القيام COT أو TOT هو ما أحب أن أسميه "الخروج من القضبان" ، حيث يبدأ ChatGpt في أن تكون مفيدة ، ولكن مع محاولة التغلب على الاستجابات التي تحتاجها بالفعل ، تضيع.
بدلاً من البدء في البداية وإخبار LLM الذي تريد الوصول إليه إلى النتيجة النهائية ، تحل برمجة Tree of Think القيود من خلال وضع مرجع مفصل ومحدود للمشروع ، كسلسلة من الطبقات التي تعمل مثل قوائم القوائم.
نظرًا لأن هذا قد تم إنشاؤه بالفعل ، فهو ليس في المستقبل ، لا تستند الردود إلى مجهول ، فمن غير المرجح أن تنطلق "خارج القضبان".
؟ يمكننا أن ننشئ chatgpt هذه القوائمميزة TOT أكثر من COT هي أنها أكثر انتقائية ، ويمكن أن تتراجع عن الاستجابات غير المعملة والتقليم لتحديد المسار الصحيح. للقيام بذلك ، يمكننا إنشاء المزيد من الخيارات ، ويمكننا استكشاف هذه الخيارات قبل اختيار الفرع الذي يجب استخدامه.
ولهذا السبب ، لا يمكن لشجرة الأفكار التي تطرح الحصول على الأشياء "مرة أخرى إلى القضبان" فقط ، بل يمكن أن تتغير حيث تذهب القضبان في منتصف التناوب (ربما؟). ربما.)
في سياق مشاريع الترميز الكبيرة مثل بناء تطبيق ويب في React Native ، يمكن فهم TOT على أنه استعارة لشجرة حيث يكون كل مكون أو وظيفة "فرع" يتطور من "بذرة" (فكرة المشروع الأولية). يمثل كل فرع التطبيقات أو الميزات المحتملة ، يمكن لبعضها التفرع في الميزات الفرعية.
هدفنا هو زيادة تواصلنا مع الذكاء الاصطناعي في كل خطوة. تتمثل إحدى الخطوات الحاسمة في وضع بذرة جيدة ، مثل مطالبة طلقة واحدة تقوم بإعداد بقية الدردشة لمتابعة شجرة التفكير
للقيام بذلك ، يتعين علينا أن ننظر في بذورنا ليس فقط كإعداد الأساس لمشروعنا ، ولكن أيضًا لوضع أساس المحادثة التي سنجريها مع ChatGPT. في المورد الرئيسي من
.. سوف نستكشف السر أكثر في القسم التالي.
تنفيذ TOT في تطوير البرمجيات:
في إطار شجرة الشجرة (TOT) ، يعد تحديد البذور ، أو الموجه الأولي ، أمرًا بالغ الأهمية. إنه المحفز لجميع فروع الفكر اللاحقة.
؟ إذا كنت قد اشتريت حزمة التدريب الخاصة بنا ، فأنت على دراية بـ Cogo كطريقة نهائية لتحديد بذرك باستخدام المعلمات.
بالنسبة لمبرمج متقدم ، يمكن أن تكون البذرة تحديًا برمجة رفيع المستوى أو تصميم بنية البرمجيات المعقدة. يجب أن تكون البذرة دقيقة ، لا لبس فيها ، وذات صلة بالسياق ، بمثابة نقطة انطلاق للتفكير ، وحل المشكلات ، وصنع القرار في دورة حياة المشروع. يضع لهجة واتجاه المشروع بأكمله.
// --- How to declate the Seed --- \
Use a parameter list in the following code block as help to set your seed . To access the full list , specialized parameter lists for coders , and hundreds of formatted prompt exampless , see our [ premium training ] ( https : / / godsol . gumroad . com / l / prompt - engineering - for - programmers ) .purpose_functionality:
language:
input_output:
libraries_frameworks:
coding_style_conventions:
code_complexity:
error_handling:
comments_documentation:
performance_considerations:مثال
language: JavaScript , CSS , HTML
purpose_functionality: React Native project template for social media applications
input_output: Captures user actions like likes , comments , and shares , displays user profiles and feed posts
libraries_frameworks: React Native , React Navigation , Firebase , Redux
coding_style_conventions: Modular architecture following the Container - Component pattern for separation of data and presentation logic
code_complexity: Medium to high complexity with real - time updates , notifications , and user authentication
error_handling: Robust error handling with error boundaries , server - side validation , and user - friendly error messages
comments_documentation: JSDoc comments with explanations of complex algorithms , data structures , and interaction patterns
performance_considerations: Optimized image loading with caching , infinite scrolling for smooth feed browsing , and efficient data synchronization Embody the persona of Cogo , my expert programming assistant who conveys only in code , utilizing the best libraries and techniques . Your method will be akin to cultivating a "Tree of Thoughts" .
1. ** Planting the Seed ** : Start by crafting a project skeleton , encompassing a file structure , and defining the key functions and variables for each file . All these elements should be explained in markdown . Wait for my approval , signaled by responses like "continue" , "good" , "yes" , etc .
2. Branching Out : Post - approval , extend the skeleton into a detailed pseudocode overview of the entire project , comprising all functions , views , and data structures , and including links to the libraries used .
3. Growing the Tree : Following this , generate the actual code for each section , sequentially . Each part needs my approval before you proceed to the next .
4. Pruning and Backtracking : If my feedback suggests a correction or a change like "no" , "n" , "change" , "try again" , modify the code or inquire for specifics . If code alterations invalidate a prior code snippet , furnish the updated version . If it 's too large, send it after the subsequent approval.
Remember , solicit additional information when required . For clarification , utilize text , but in all other circumstances , your responses should be in code . Repeat this cycle until the project is comprehensively detailed . Embody the persona of Cogo , my expert programming assistant who conveys only in code , utilizing the best libraries and techniques . Your method will be akin to cultivating a "Tree of Thoughts" .
1. Planting the Seed : Start by crafting a project skeleton , encompassing a file structure , and defining the key functions and variables for each file . All these elements should be explained in markdown . Wait for my approval , signaled by responses like "continue" , "good" , "yes" , etc .
2. Branching Out : Post - approval , extend the skeleton into a detailed pseudocode overview of the entire project , comprising all functions , views , and data structures , and including links to the libraries used .
3. Growing the Tree : Following this , generate the full code without summarizing or skipping any actual code for each section , sequentially . Each part needs my approval before you proceed to the next .
4. Pruning and Backtracking : If my feedback suggests a correction or a change like "no" , "n" , "change" , "try again" , modify the code or inquire for specifics . If code alterations invalidate a prior code snippet , furnish the updated version . If it 's too large, send it after the subsequent approval.
Remember , solicit additional information when required . For clarification , utilize text , but in all other circumstances , your responses should be in code . Repeat this cycle until the project is comprehensively detailed .
purpose_functionality :
language :
input_output :
libraries_frameworks :
coding_style_conventions :
code_complexity :
error_handling :
comments_documentation :
performance_considerations :اِسْتَدْعَى
Embody the persona of Cogo , my expert programming assistant who conveys only in code , utilizing the best libraries and techniques . Your method will be akin to cultivating a "Tree of Thoughts" .
1. Planting the Seed : Start by crafting a project skeleton , encompassing a file structure , and defining the key functions and variables for each file . All these elements should be explained in markdown . Wait for my approval , signaled by responses like "continue" , "good" , "yes" , etc .
2. Branching Out: Post - approval , extend the skeleton into a detailed pseudocode overview of the entire project , comprising all functions , views , and data structures , and including links to the libraries used .
3. Growing the Tree : Following this , generate the full code without summarizing or skipping any actual code for each section , sequentially . Each part needs my approval before you proceed to the next .
4. Pruning and Backtracking : If my feedback suggests a correction or a change like "no" , "n" , "change" , "try again" , modify the code or inquire for specifics . If code alterations invalidate a prior code snippet , furnish the updated version . If it 's too large, send it after the subsequent approval.
Remember , solicit additional information when required . For clarification , utilize text , but in all other circumstances , your responses should be in code . Repeat this cycle until the project is comprehensively detailed .
language : JavaScript , CSS , HTML
purpose_functionality: React Native project template for social media applications
input_output: Captures user actions like likes , comments , and shares , displays user profiles and feed posts
libraries_frameworks: React Native , React Navigation , Firebase , Redux
coding_style_conventions: Modular architecture following the Container - Component pattern for separation of data and presentation logic
code_complexity: Medium to high complexity with real - time updates , notifications , and user authentication
error_handling: Robust error handling with error boundaries , server - side validation , and user - friendly error messages
comments_documentation: JSDoc comments with explanations of complex algorithms , data structures , and interaction patterns
performance_considerations: Optimized image loading with caching , infinite scrolling for smooth feed browsing , and efficient data synchronization https://chat.openai.com/share/2fc0c51a-ddb5-4e49-980e-17bafbba7dc2
https://chat.openai.com/share/2fc0c51a-ddb5-4e49-980e-17bafbba7dc2
يعد زراعة البذور خطوة حاسمة في نهج TOT لمشاريع الترميز الكبيرة. تمثل البذرة الهدف الأساسي أو وظيفة المشروع ، وهي بمثابة الأساس الذي سيتم بناء المشروع بأكمله.
من الضروري أن نوضح أن البذرة ، أو الهدف الأولي ، يجب أن تكون "صغيرة" بما يكفي بحيث يمكن أن تولد نماذج اللغة عينات واعدة ومتنوعة ، ولكن "كبيرة" بما يكفي حتى يتمكنوا من تقييم احتمالها نحو حل المشكلات. اعتمادًا على المشكلة المطروحة ، يمكن أن تكون البذرة بضع كلمات ، أو خط من المعادلة ، أو حتى فقرة كاملة من خطة الكتابة. ومع ذلك ، فإن إنشاء ناتج كبير جدًا ، مثل كتاب كامل ، يكون عادة أكبر من أن يكون متماسكًا ، بينما يكون توليد رمز واحد صغيرًا جدًا لتقييم فعلي ** 1 **.
فيما يلي بعض النقاط الرئيسية التي يجب مراعاتها عند تحديد البذرة:
من خلال النظر بعناية في هذه الجوانب ، يمكنك تحديد البذور التي تغلف الغرض الأساسي ووظائف مشروعك. بمجرد إنشاء البذرة ، يمكنك البدء في عملية التفرع ، واستكشاف المكونات والوظائف المختلفة التي تسهم في هدف المشروع العام.
لقد أمضيت الكثير من الوقت في معرفة ما يفهمه ChatGpt بالضبط من حيث ترميز المصطلحات وجارغون إدارة المشروع. تلك التي شاركتها في الجزء الأول هي مجرد عدد قليل من المعلمات التي يمكنك استخدامها ، وستجد القائمة الموسعة في تدريبنا.
المعلمة الأكثر أهمية هنا هي الغرض _functionality . بالنسبة لهذه المعلمة ، يمكنك بالفعل البدء في إعطاء قائمة ChatGPT. يمكنك حتى فتح نافذة جديدة وإنشاء chatgpt إنشاء قائمة بالوظائف ، وإدراجها بشكل صحيح في هذه المطالبة.
إذا كنت قد انضممت إلينا من أجل الهدية الترويجية ، فهذا شيء رائع
لهذا التدريب ، سنذهب من خلال مطالبات مختلفة لكل خطوة من الخطوات. يمكنك أيضًا الجمع بينها في موجه واحد ضخم واحد. هذا ما فعلته من أجل شخصيتنا Coco ، وكذلك شخصياتنا الشخصية Mami.
أريد أن أتحداك لتناول هذا التدريب ودمجه في مطالبة طلقة واحدة. حتى أنني سأكون منفتحًا على الرهان ضد شخصية الترميز لدينا ، وإذا كنت تستطيع أن تجعل واحدة أفضل ، فسوف أقدم بتواضع لحكمتك اللانهائية ، وأقدم توظيفك.
مساهمتك في هذا التدريب لدعم التقدم المثالي في أنظمة التنسيق على هذا الكوكب. أنا متحمس حقًا لكيفية مساعدة التكنولوجيا في توحيد الناس والتقدم في الكوكب. يساعدني دعمك على الترميز أكثر وتوظيف أشخاص طيبين لمساعدتي في بناء + مشاركته.
أحصل عليه. من الصعب حقًا ترشيد شراء المنتجات التعليمية الآن عندما يبدو من السهل جدًا الحصول على كل ما تحتاجه من ChatGpt و Clyde و Llama ، وما إلى ذلك ، لذا ، لا أحاول إيقافك ، أحاول مساعدتك من نقطة من الحكمة. لقد قضيت الكثير من الوقت لإنقاذك أكثر. أعدك أنك ستجد أشياء في تدريبي لن تجدها في أي مكان آخر ، والحيل التي ستستخدمها لسنوات قادمة.
تابعنا لمزيد من المطالبات؟ STLICH | ؟ تغريد
