Tree of Thoughts 4장 카드뉴스

AI 활용 분야에서 쓰이는 용어로, Chain-of-Thought를 한 단계 확장해 여러 후보 풀이 경로를 트리 구조로 펼친 다음 가장 좋은 경로를 골라 답하도록 만든 LLM 추론 기법입니다.

CoT가 "답에 이르는 길을 한 줄로 풀어 쓰게 한다"면, ToT는 "여러 갈래 길을 동시에 펼쳐 놓고 가장 좋은 길을 골라 가게 한다"고 보면 돼요. 조별 과제에서 결론을 한 번에 정하지 말고 후보 아이디어를 3개 띄워 점수로 비교한 다음 가장 좋은 안만 다듬는 것과 같은 절차입니다. 답이 막혔을 때 되돌아와 다른 가지를 시도할 수 있다는 점이 직선형 풀이와 다릅니다.

케이스 1: Princeton+DeepMind 원논문 — Game of 24 정답률 4% → 74% Yao et al. [1] 영업 견적의 할인 조합 시뮬레이션처럼 분기마다 후보 평가가 필요한 다단 산수 업무에 그대로 옮길 수 있습니다. 0% → ToT 74% (Yao et al.