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ToT 초벌 번역 완료

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 # Tree of Thoughts (ToT)
 
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+import { Callout, FileTree } from "nextra-theme-docs";
+import { Screenshot } from "components/screenshot";
+import TOT from "../../img/TOT.png";
+import TOT2 from "../../img/TOT2.png";
+import TOT3 from "../../img/TOT3.png";
+
+탐구나 전략적인 예측이 필요한 복잡한 작업들을 해결하기 위해서는 기존의 단순한 프롬프팅 기법으로는
+부족합니다. [Yao et el. (2023)](https://arxiv.org/abs/2305.10601)와 [Long (2023)](https://arxiv.org/abs/2305.08291)는 최근 Tree of Thoughts(ToT)의 개념을 제안했는데,  
+이 프레임워크는 '생각의 사슬(chain-of-thought)' 프롬프팅 기법을 일반화하며, 언어모델을 사용하여
+일반적인 문제 해결을 위한 중간 단계 역할을 하는 생각에 대한 탐색을 촉진합니다.
+
+ToT는 문제를 해결하기 위한 중간 단계로서 일관된 언어 시퀀스를 나타내는 생각의 나무를 유지합니다.
+이 접근법을 통해 언어모델은 신중한 추론 과정을 거쳐 문제를 해결하기 위한 중간 생각들이 문제를
+해결해나가는 과정을 자체적으로 평가할 수 있게 됩니다. 그리고 이 언어모델이 생각을 생성하고 평가하는
+능력은 탐색 알고리즘(예: 너비 우선 탐색과 깊이 우선 탐색)과 결합되어, 선제적 탐색과 백트래킹이 가능한
+생각의 체계적인 탐색을 가능하게 합니다.
+
+ToT 프레임워크는 다음과 같습니다:
+
+<Screenshot src={TOT} alt="TOT" />
+이미지 출처: [Yao et el. (2023)](https://arxiv.org/abs/2305.10601){" "}
+
+ToT를 사용할 때, 다른 작업들은 후보의 수와 생각/단계의 수를 정의하는 것을 요구합니다. 예를 들어, 
+논문에서 보여진 바와 같이, 24의 게임은 사고를 3단계로 분해하는 수학적 추론 과제로 사용되었습니다. 
+각 단계는 중간 방정식을 포함합니다. 각 단계에서, 최선의 b=5 후보들이 유지됩니다.
+
+24의 게임 작업에 대한 ToT의 BFS를 수행하기 위해, 언어모델은 각 사고 후보를 24에 도달하는 것에 대해
+"확실함/아마도/불가능함"으로 평가하도록 요청합니다. 저자들은 "목표는 몇 번의 선제적 시험 내에서 
+판결을 내릴 수 있는 올바른 부분적 해결책을 촉진하고, '너무 크거나/작은' 상식에 기반한 불가능한 부분
+해결책을 제거하고, 나머지 '아마도'를 유지하는 것"이라고 말합니다. 각 생각에 대한 값은 3번 샘플링됩니다.
+아래에 이 과정이 그림으로 나타나 있습니다:
+
+<Screenshot src={TOT2} alt="TOT2" />
+이미지 출처: [Yao et el. (2023)](https://arxiv.org/abs/2305.10601){" "}
+
+아래 그림에서 보고된 결과에서 볼 수 있듯, ToT는 다른 프롬프팅 방법들에 비해 월등히 뛰어난 
+프롬프팅 방법입니다:
+
+<Screenshot src={TOT3} alt="TOT3" />
+이미지 출처: [Yao et el. (2023)](https://arxiv.org/abs/2305.10601){" "}
+
+이용가능한 코드 [여기](https://github.com/princeton-nlp/tree-of-thought-llm) 그리고 [여기](https://github.com/jieyilong/tree-of-thought-puzzle-solver)
+
+높은 수준에서 보면, [Yao et el. (2023)](https://arxiv.org/abs/2305.10601)와 [Long (2023)](https://arxiv.org/abs/2305.08291)의 주요 아이디어는 유사합니다. 
+두 연구 모두 다중 라운드 대화를 통한 트리 검색을 통해 대규모언어모델이 복잡한 문제를 해결할 수 있는 
+능력을 향상시킵니다. 주요 차이점 중 하나는 [Yao et el. (2023)](https://arxiv.org/abs/2305.10601)이
+DFS/BFS/Beam 검색을 활용하는 반면, [Long (2023)](https://arxiv.org/abs/2305.08291)에서 제안하는
+트리 검색 전략 (즉, 언제 백트래킹을 하고, 몇 단계로 백트래킹을 하는지 등)은 강화 학습을 통해 훈련된
+"ToT 컨트롤러"에 의해 주도됩니다. DFS/BFS/Beam 검색은 특정 문제에 대한 적응 없이 일반적인 해결책 검색
+전략입니다. 반면, RL을 통해 훈련된 ToT 컨트롤러는 새로운 데이터 세트나 자체 플레이를 통해 학습할 수 있을
+수 있습니다 (AlphaGo vs 무차별 검색), 따라서 RL 기반의 ToT 시스템은 고정된 LLM으로도 계속해서 발전하고
+새로운 지식을 배울 수 있습니다.
+
+[Hulbert (2023)](https://github.com/dave1010/tree-of-thought-prompting)은 Tree-of-Thought 프롬프팅을
+제안했는데, 이는 ToT 프레임워크의 주요 개념을 단순한 프롬프팅 기법으로 적용하여 LLM이 단일 프롬프트에서 중간
+생각을 평가하게 합니다. 샘플 ToT 프롬프트는 다음과 같습니다:
+
+```
+세 명의 다른 전문가들이 이 질문에 답하고 있다고 상상해보세요.
+모든 전문가들은 자신의 생각의 한 단계를 적어내고, 그것을 그룹과 공유합니다.
+그런 다음 모든 전문가들은 다음 단계로 넘어갑니다, 등등.
+만약 어떤 전문가가 어떤 시점에서든 자신이 틀렸다는 것을 깨닫게 되면 그들은 떠납니다.
+그렇다면 질문은...
+```