FOT(Forest-of-Thought)：增强大型语言模型推理能力的新框架

一、大语言模型推理能力发展困境

大语言模型（LLMs）近年来在自然语言处理领域取得了革命性进展，像 ChatGPT 和 LLaMA 等模型，能够在众多语言任务中展现出卓越的能力，无论是生成连贯的文章、回答复杂问题，还是进行流畅的多轮对话，都表现出色。在面对复杂推理问题时，LLMs 却常常遭遇瓶颈。

现有的提升 LLMs 推理能力的方法，如思维链（Chain-of-Thought, CoT）、思维树（Tree-of-Thought, ToT）和思维图（Graph-of-Thought, GoT）等，虽然通过不同方式对问题进行分解或优化提示结构，在一定程度上增强了模型的推理能力，但都存在着共同的局限性。以复杂数学应用题为例，ToT 方法将问题分解为多个小步骤，如分离项或简化表达式，但在这个过程中，可能会忽略关键细节，在中间步骤出现错误，而且一旦完成一条推理路径，如果初始路径存在缺陷，它通常不会重新审视其他可能的方法，导致最终答案错误。这种缺乏重新评估的机制，使得模型无法充分探索问题的复杂性，准确性大打折扣。

二、Forest-of-Thought 框架解析

为了解决上述问题，Forest-of-Thought（FoT）这一全新的推理框架应运而生。FoT 的核心是整合多个推理树，利用集体决策的优势来处理复杂逻辑推理任务，其设计理念旨在模拟人类在面对复杂问题时从不同角度反复思考和验证的过程。

（一）框架概述

Forest-of-Thought（FoT）框架是一种专门为增强大型语言模型推理能力而设计的新颖框架。它借鉴了树状思维（Tree of Thought）和蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）等推理框架的思想，通过引入多个推理树进行独立决策，并利用稀疏激活策略筛选关键树的结果，从而构建一个包含多个推