생성된 정보의 그래프
연구는 모델이 만든 정보의 각 단위를 정점으로, 그 사이 의존 관계를 간선으로 모델링했다. 하나의 연속된 풀이 경로나 분기 나무보다 자유로운 연결을 표현하려는 접근이다.
여러 중간 결과의 결합
서로 다른 중간 정보를 결합해 더 유용한 결과를 얻거나 전체 연결망의 핵심을 추릴 수 있도록 한다. 개별 후보를 따로 평가하는 것과 별개로 후보 사이의 관계를 활용한다.
피드백을 이용한 보완
정보를 만든 뒤 피드백 고리를 통해 다시 개선하는 구조도 다룬다. 이후 작업은 앞선 결과를 단순히 이어받는 데서 그치지 않고 관련 결과와 함께 보완할 수 있다.
변환 방식의 확장
새로운 중간 정보 변환을 추가할 수 있는 확장 가능한 프레임워크로 제안됐다. 초기 연구는 정렬 등의 과제에서 다른 추론 구조와 품질 및 비용을 비교했다.
관련 문서
Tree of Thoughts / 사고 사슬 프롬프팅 / 자기 일관성 디코딩 / 그래프 / 언어 모델 / 추론