secrets of tree of thoughts tot
1.0.0
? Machine Minds AI ayuda a los programadores modernos a pensar como un LLM ☕️ Inicio gratis: Machineminds.substack.com
Me he vuelto realmente bueno, tal vez demasiado bueno para recuperar el código del chatgpt + otros modelos de texto. Te estoy dando este Tot 100% gratis, porque sé que una vez que te gustan, querrás más. Estos secretos gratuitos son poderosos, por lo que puede imaginar el poder de la capacitación premium en nuestra rápida ingeniería para los programadores.
Ahora que he sido transparente de que te estoy dando este bit, así que querrás comprar el paquete de entrenamiento de $ 247, obtengamos algunas ideas valiosas en tu HNN (red neuronal humana, soy muy humorístico, así que ten cuidado).
Necesitamos hacer esto para darle a la LLM una estructura para hacer referencia al generar resultados. Recuerde que un LLM (específicamente un modelo de lenguaje autorregresivo) como ChatGPT es ciego en su capacidad para ver el futuro, incluso el texto futuro de sus propias respuestas.
La cadena de pensamiento (COT) trató de resolver esto de manera similar, encadenando una secuencia lineal de pensamientos (tal vez has visto "pensar paso a paso" en las indicaciones). Tot agrega un elemento crítico (como en 'crítico') y un elemento de elección. TOT generará más opciones para pasos, retroceso cuando sea necesario y terminará en el mejor camino, dándole los mejores resultados.
El efecto secundario de no hacer cot o tot es lo que me gusta llamar "salir de los rieles", donde ChatGPT comienza a ser útil, pero a medida que intenta obtener más allá de las respuestas que realmente necesita, se pierde.
En lugar de comenzar por el principio y decirle a la LLM que desea llegar al resultado final, la programación del árbol de pensamiento resuelve las limitaciones al poner en el contexto una referencia detallada y finita del proyecto, como una serie de capas que operan como listas de listas.
Como esto ya se ha generado, no es en el futuro, las respuestas no se basan en un desconocido, es menos probable que salgan "fuera de los rieles".
? Podemos hacer que Chatgpt genere estas listasLa ventaja que Tot tiene sobre Cot es que es más selectiva, y puede retroceder y podar respuestas inútiles para determinar la ruta correcta. Para hacer esto, podemos generar más opciones y podemos explorar estas opciones antes de elegir qué rama usar.
Debido a esto, el árbol de los pensamientos que provocan no solo puede llevar las cosas "volver a los rieles", sino que puede cambiar a donde los rieles van a mediados de la navegación (¿juego de palabras?).
En el contexto de grandes proyectos de codificación como la construcción de una aplicación web en React Native, la solicitud de TOT puede entenderse como una metáfora de un árbol donde cada componente o funcionalidad es una 'rama' que evoluciona a partir de una 'semilla' (la idea del proyecto inicial). Cada rama representa posibles implementaciones o características, algunas de las cuales pueden ramificarse en subfreiciones.
Nuestro objetivo es maximizar nuestra comunicación con la IA en cada paso. Un paso crucial es establecer una buena semilla , como un indicador de una toma que establece el resto del chat para seguir con el árbol de pensamiento
Para hacer esto, tenemos que considerar nuestra semilla no solo como la base de nuestro proyecto , sino también para establecer la base de la conversación que tendremos con ChatGPT. En el recurso principal de
.. Exploraremos más el secreto en la siguiente sección.
La implementación de TOT en el desarrollo de software:
En el marco del árbol de pensamientos (TOT), la identificación de la semilla, o el aviso inicial, es crucial. Es el catalizador para todas las ramas de pensamiento posteriores.
? Si ha comprado nuestro paquete de capacitación, está familiarizado con COGO como la mejor manera de definir su semilla usando parámetros.
Para un programador avanzado, la semilla podría ser un desafío de programación de alto nivel o un complejo diseño de arquitectura de software. La semilla debe ser precisa, inequívoca y contextualmente relevante, sirviendo como punto de partida para el razonamiento, la resolución de problemas y la toma de decisiones en el ciclo de vida del proyecto. Establece el tono y la dirección para todo el proyecto.
// --- 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:Ejemplo
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 :Inmediato
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
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Plantar la semilla es un paso crucial en el enfoque TOT para grandes proyectos de codificación. La semilla representa el objetivo o funcionalidad principal del proyecto, y sirve como base sobre la cual se construirá todo el proyecto.
Es esencial aclarar que la semilla, o el objetivo inicial, debe ser lo suficientemente "pequeño" para que los modelos de idiomas puedan generar muestras prometedoras y diversas, pero lo suficientemente "lo suficientemente grande" como para que puedan evaluar su perspectiva hacia la resolución de problemas. Dependiendo del problema en cuestión, una semilla podría ser un par de palabras, una línea de ecuación o incluso un párrafo completo de plan de escritura. Sin embargo, generar una salida que es demasiado grande, como un libro completo, generalmente es demasiado grande para ser coherente, mientras que generar un token suele ser demasiado pequeño para evaluar de manera efectiva ** 1 **.
Aquí hay algunos puntos clave a considerar al identificar la semilla:
Al considerar cuidadosamente estos aspectos, puede identificar la semilla que encapsula el propósito central y la funcionalidad de su proyecto. Una vez que se establece la semilla, puede comenzar el proceso de ramificación, explorando diferentes componentes y funcionalidades que contribuyen a la meta general del proyecto.
Pasé mucho tiempo descubriendo exactamente qué entender Chatgpt en términos de codificación de jerga y jerga de gestión de proyectos. Los que compartí en la primera parte son solo algunos de los parámetros que puede usar, y encontrará la lista extendida en nuestra capacitación.
El parámetro más importante aquí es Propósito_Functionality . Para este parámetro, puede comenzar a darle una lista a ChatGPT. Incluso puede abrir una nueva ventana y hacer que ChatGPT genere una lista de la funcionalidad e incluirla correctamente en este aviso.
Si te has unido a nosotros para el obsequio, eso es genial
Para esta capacitación, vamos a pasar por diferentes indicaciones para cada uno de los pasos. También puede combinarlos en un mensaje masivo de un solo disparo. Eso es lo que hice por nuestra personalidad Coco, así como nuestras personalidades de asistente personal de Mami.
Quiero desafiarte a que tomes este entrenamiento y combinarlo en tu propio mensaje de un tiro. Incluso estaría abierto a apostar contra nuestra personalidad de codificación, y si puedes mejorarlo, me inclinaré humildemente ante tu sabiduría infinita y te ofreceré contratarte.
Su contribución de esta capacitación para apoyar mis avances idealógicos en los sistemas de curación en este planeta. Me apasiona mucho cómo la tecnología puede ayudar a unir a las personas y avanzar en el planeta. Su apoyo me ayuda a codificar más y contratar a buenas personas para ayudarme a construir + compartirlo.
Lo entiendo. Es realmente difícil racionalizar la compra de productos educativos ahora cuando parece tan fácil obtener lo que necesite de ChatGPT, Clyde, Llama, etc. Entonces, adelante, no estoy tratando de detenerlo, estoy tratando de ayudarlo desde un punto de sabiduría. He pasado mucho tiempo para ahorrarte aún más. Prometo que encontrarás cosas en mi entrenamiento que no encontrarás en ningún otro lugar, y los trucos que usarás en los próximos años.
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