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ToT被华为诺亚方舟实验室升级了，Forest-of-Thought：让LLM多路径推理的Prompt框架

baidu09_com 2025-09-03 11 0

当前LLM推理能力的局限

大语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了巨大突破，但在复杂推理任务上仍面临着显著挑战。现有的Chain-of-Thought（CoT）和Tree-of-Thought（ToT）等方法虽然通过分解问题或结构化提示来增强推理能力，但它们通常只进行单次推理过程，无法修正错误的推理路径，这严重限制了推理的准确性。当遇到复杂的数学问题或逻辑推理任务时，这些方法往往会陷入局部最优解而无法自我纠正。

为了突破这一瓶颈，来自华为诺亚方舟实验室的研究团队提出了一个创新的推理框架 - Forest-of-Thought（FoT）。这个框架通过集成多棵推理树，引入稀疏激活和动态自我纠正机制，显著提升了LLM的推理能力。本文将深入解析FoT框架的工作原理、实现细节及其在实际应用中的表现。

ToT被华为诺亚方舟实验室升级了，Forest-of-Thought：让LLM多路径推理的Prompt框架第1张

ToT被华为诺亚方舟实验室升级了，Forest-of-Thought：让LLM多路径推理的Prompt框架第2张

LLM推理方法的演进

ToT被华为诺亚方舟实验室升级了，Forest-of-Thought：让LLM多路径推理的Prompt框架第3张

如图1所示，LLM推理方法经历了从简单到复杂的演进过程：

（a）IO Prompting：最基础的输入-输出模式，直接将问题输入获取答案，缺乏推理过程。

（b）Chain of Thought（CoT）：引入了线性的思维链，通过步骤分解来增强推理能力。

（c）Tree of Thought（ToT）：采用树状结构探索多个可能的推理路径。

（d）Forest of Thought（FoT）：创新性地引入多棵推理树，并通过输入增强和稀疏激活来提升推理效果。

这种演进过程展示了LLM推理方法在复杂性和有效性上的不断提升。FoT通过集成多棵推理树，不仅扩展了推理空间，还通过树间的互补提高了推理的准确性。

Forest-of-Thought的核心思想

从单树到森林：多路径推理的优势

传统的Tree-of-Thought方法使用单棵决策树来模拟推理过程，每个节点代表一个决策点，边表示状态转换。这种方法的局限在于：一旦选择了错误的推理路径，就很难回溯和纠正。Forest-of-Thought突破性地提出了"思维森林"的概念，同时维护多棵推理树，每棵树从不同角度思考问题。这种多路径并行推理的方式不仅提高了找到正确解决方案的概率，还能通过树间的互补和验证来提升推理的可靠性。

稀疏激活：高效的推理路径选择

为了避免计算资源的浪费，FoT引入了稀疏激活策略。在推理过程中，只有最相关的推理树（或树中的特定节点）会被选择进行计算，而不是对所有树进行完整计算。具体来说，对于每棵推理树Ti，每一层只考虑得分最高的节点进行进一步推理。如果某一层的节点无法产生有效输出，该树的分裂过程将提前终止，激活指示值设为0；否则，树将继续分裂直到指定深度，激活指示值设为1。