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. 수학·게임·복잡한 계획처럼 한 번에 못 푸는 문제에서 정답률이 크게 오르는 대신 호출 횟수가 늘어 비용·지연도 함께 커집니다.

**케이스 1: Princeton+DeepMind 원논문 — Game of 24 정답률 4% → 74%** Yao et al. 원논문은 GPT-4를 동일하게 쓰고 프롬프트 방식만 바꿔 Game of 24(숫자 4개로 24 만들기) 100문제를 측정했습니다.[1] 표준 입출력 프롬프트 정답률 7.3%, CoT 4.0%였던 결과가 ToT(b=5 BFS, 폭 5짜리 너비 우선 탐색)에서 74%까지