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🌳 Tree of Thought (ToT) Prompting

Tree of Thought es una técnica avanzada de prompting que extiende la idea de “razonamiento paso a paso” de CoT, permitiendo al modelo explorar múltiples rutas de pensamiento simultáneamente, como si navegara por un árbol de posibilidades.

🧠 ¿Qué es Tree of Thought Prompting?​

En lugar de seguir una única cadena lineal de razonamiento, ToT organiza el pensamiento como un árbol:

  • Cada nodo es una solución parcial.
  • Las ramas son opciones alternativas.
  • El modelo puede retroceder (backtrack) si una rama no lleva a una buena solución.

Esto simula cómo los humanos resolvemos problemas complejos: probamos caminos, descartamos y corregimos.

📌 Es una estrategia deliberada y exploratoria, ideal para planificación, lógica o problemas abiertos.

✅ Ventajas​

  • Mejora la precisión en tareas de planificación y resolución compleja.
  • Permite probar múltiples soluciones antes de decidir.
  • Reduce errores lógicos.

⚠️ Desventajas​

  • Requiere lógica externa o código adicional para controlar el árbol.
  • Puede ser costoso en tokens.
  • No todos los modelos permiten “recordar” ramas anteriores.

💡 Casos de uso comunes​

  • Solución de puzzles (Sudoku, 3SAT, lógica).
  • Escritura creativa con bifurcaciones.
  • Pruebas matemáticas paso a paso.
  • Toma de decisiones complejas.
  • Razonamiento jurídico o diagnóstico médico.

🧪 Ejemplos​

🟢 Ejemplo fácil – Elección múltiple​

Pregunta: ¿Cuál es la capital de Australia?
Paso 1: Considera posibles opciones: Sídney, Melbourne, Canberra.
Paso 2: ¿Cuál es la más probable?
→ Canberra es la capital administrativa.
Respuesta final: Canberra.

🟠 Ejemplo intermedio – Creatividad con múltiples finales​

Tarea: Escribí una historia corta que pueda terminar de tres formas distintas.

Paso 1: Introducción común.
Paso 2: Rama A → final feliz.
Paso 3: Rama B → final trágico.
Paso 4: Rama C → final abierto.

Resultado: árbol narrativo con tres salidas.

🔴 Ejemplo avanzado – Resolución lógica​

Problema: Resolver Sudoku 4x4 con casillas iniciales dadas.

Paso 1: Generar primer intento de llenado parcial.
Paso 2: Validar con checker si es coherente.
→ Si no lo es, backtrack y probar alternativa.
Paso 3: Continuar expandiendo ramas válidas hasta solución completa.

🔎 Aplicaciones actuales​

  • Sudoku Solver con ToT (repositorio oficial del paper: GitHub)
  • Modelos que permiten razonamiento iterativo (como GPT-4 en loop + herramientas de verificación).
  • Agentes inteligentes con memoria, validadores y planificación.

🧠 Consejo final​

  • Ideal para problemas con múltiples caminos posibles.
  • Combiná con módulos como "checker" o "memory" para máxima efectividad.
  • No todo se resuelve en línea recta. A veces, pensar como un árbol es mejor.

¿Listo para convertir pensamiento en acción? Sigamos con ReAct Prompting ⚡