secrets of tree of thoughts tot
1.0.0
? A Machine Minds Ai ajuda os programadores modernos a pensar como um LLM ☕️ começar grátis: machineminds.substack.com
Fiquei muito bom, talvez bom demais em recuperar o código dos modelos de texto ChatGPT +. Estou dando a você isso 100% gratuito, porque sei que, quando você gosta, você vai querer mais. Esses segredos gratuitos são poderosos, para que você possa imaginar o poder do treinamento premium em nossa pronta engenharia para o pacote de programadores.
Agora que fui transparente que estou lhe dando uma parte para que você queira comprar o pacote de treinamento de US $ 247, vamos ter algumas idéias valiosas baixadas em seu HNN (Rede Neural Humana, eu sou muito humorístico, então cuidado. )
Precisamos fazer isso para dar ao LLM uma estrutura para referência ao gerar resultados. Lembre -se de que um LLM (especificamente um modelo de linguagem autoregressiva) como o ChatGPT é cego em sua capacidade de ver o futuro, mesmo o texto futuro de suas próprias respostas.
A cadeia de pensamento (COT) tentou resolver isso de maneira semelhante, encadeando uma sequência linear de pensamentos (talvez você tenha visto "pense passo a passo" em prompts). TOT adiciona um elemento crítico (como em 'Critic') e um elemento de escolha. O TOT gerará mais opções para as etapas, backtrack quando necessário e acabará no melhor caminho, oferecendo os melhores resultados.
O efeito colateral de não fazer COT ou TOT é o que eu gosto de chamar de “sair dos trilhos”, onde o chatgpt começa a ser útil, mas enquanto você tenta pregar ainda mais as respostas que você realmente precisa, você se perde.
Em vez de começar no início e dizer ao LLM que você deseja chegar ao resultado final, a programação Tree of Phinks resolve as limitações colocando no contexto uma referência detalhada e finita do projeto, como uma série de camadas que operam como listas de listas.
Como isso já foi gerado, não é no futuro, as respostas não são baseadas em um desconhecido, é menos provável que saem "dos trilhos".
? Podemos ter chatgpt gerar essas listasA vantagem que possui sobre o COT é mais seletiva e pode voltar atrás e podar respostas não usadas para determinar o caminho correto. Para fazer isso, podemos gerar mais opções e explorar essas opções antes de escolher qual ramificação usar.
Por causa disso, a árvore dos pensamentos que provocam não apenas recuperar as coisas "de volta aos trilhos", isso pode mudar para onde os trilhos vão no meio do journey (trocadilho? Talvez.)
No contexto de grandes projetos de codificação, como a criação de um aplicativo da Web em React Native, o Tot Promoting pode ser entendido como uma metáfora para uma árvore em que cada componente ou funcionalidade é uma 'ramificação' evoluindo de uma 'semente' (a ideia inicial do projeto). Cada ramificação representa possíveis implementações ou recursos, alguns dos quais podem se ramificar em sub-recursos.
Nosso objetivo é maximizar nossa comunicação com a IA em cada etapa. Uma etapa crucial é definir uma boa semente , como um prompt de único tiro que define o resto do bate -papo para seguir com a Árvore do Pensamento
Para fazer isso, temos que considerar nossa semente não apenas como definir a base para o nosso projeto , mas também para definir a base da conversa que teremos com o ChatGPT. No recurso principal de
.. Vamos explorar mais o segredo na próxima seção.
A implementação do TOT no desenvolvimento de software:
Na estrutura da árvore dos thoughts (TOT), a identificação da semente, ou o prompt inicial, é crucial. É o catalisador para todos os ramos de pensamento subsequentes.
? Se você comprou nosso pacote de treinamento, você está familiarizado com o COGO como a melhor maneira de definir sua semente usando parâmetros.
Para um programador avançado, a semente pode ser um desafio de programação de alto nível ou um design complexo de arquitetura de software. A semente deve ser precisa, inequívoca e contextualmente relevante, servindo como ponto de partida para raciocínio, solução de problemas e tomada de decisão no ciclo de vida do projeto. Ele define o tom e a direção para todo o projeto.
// --- 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:Exemplo
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 :
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error_handling :
comments_documentation :
performance_considerations :Incitar
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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O plantio da semente é uma etapa crucial na abordagem TOT para grandes projetos de codificação. A semente representa o objetivo principal ou a funcionalidade do projeto e serve como base sobre a qual todo o projeto será construído.
É essencial esclarecer que a semente, ou o objetivo inicial, deve ser "pequeno" o suficiente para que os modelos de idiomas possam gerar amostras promissoras e diversas, mas "grandes" o suficiente para que possam avaliar sua perspectiva para a solução de problemas. Dependendo do problema em questão, uma semente pode ser algumas palavras, uma linha de equação ou mesmo um parágrafo inteiro de plano de redação. No entanto, gerar uma saída muito grande, como um livro inteiro, é geralmente grande demais para ser coerente, enquanto gerar um token é geralmente pequeno demais para avaliar efetivamente ** 1 **.
Aqui estão alguns pontos -chave a serem considerados ao identificar a semente:
Ao considerar cuidadosamente esses aspectos, você pode identificar a semente que encapsula o objetivo principal e a funcionalidade do seu projeto. Depois que a semente é estabelecida, você pode iniciar o processo de ramificação, explorando diferentes componentes e funcionalidades que contribuem para a meta geral do projeto.
Passei muito tempo descobrindo exatamente o que o ChatGPT entende em termos de jargão de codificação e jargão de gerenciamento de projetos. Os que compartilhei na primeira parte são apenas alguns dos parâmetros que você pode usar e você encontrará a lista estendida em nosso treinamento.
O parâmetro mais importante aqui é propósito_funcionalidade . Para este parâmetro, você pode começar a fornecer uma lista de chatgpt. Você pode até abrir uma nova janela e ter o ChatGPT gerar uma lista da funcionalidade e incluí -la diretamente neste prompt.
Se você se juntou a nós para o brinde, isso é ótimo
Para este treinamento, passaremos por instruções diferentes para cada uma das etapas. Você também pode combiná-los em um grande prompt de um tiro. Foi o que eu fiz por nossa personalidade Coco, bem como por nossas personalidades assistentes pessoais de Mami.
Quero desafiá -lo a fazer esse treinamento e combiná -lo em sua própria foto. Eu até estaria aberto a apostar contra a nossa personalidade de codificação e, se você puder melhorar, me curvarei humildemente à sua infinita sabedoria e me oferecerei para contratá -lo.
Sua contribuição para esse treinamento para apoiar meus avanços ideais nos sistemas de curadoria neste planeta. Sou realmente apaixonado por como a tecnologia pode ajudar a unir as pessoas e avançar o planeta. Seu apoio me ajuda a codificar mais e contratar pessoas boas para me ajudar a construir + compartilhá -lo.
Entendo. É realmente difícil racionalizar a compra de produtos educacionais agora, quando parece tão fácil obter o que você precisa do Chatgpt, Clyde, Llama, etc. Então, vá em frente, não estou tentando impedi -lo, estou tentando ajudá -lo de um ponto de sabedoria. Passei muito tempo para economizar ainda mais você. Eu prometo que você encontrará coisas no meu treinamento que não encontrará em nenhum outro lugar, e os truques que você usará nos próximos anos.
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