---
title: "Tree of Thoughts (ToT) (CS)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(CS)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Tree_of_Thoughts_(ToT)_(CS)"
language: "cs"
categories:
- "Category:Czech"
- "Category:Large language models"
- "Category:Machine learning"
- "Category:Prompt engineering"
revision_id: 8268
wiki_created_at: 2026-09-07T01:14:48Z
wiki_modified_at: 2026-09-07T01:14:48Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:24:28Z
---
# Tree of Thoughts (ToT) (CS)
**Tree of Thoughts (ToT)** (**Strom myšlenek**) — je inovativní framework pro řízení uvažování velkých jazykových modelů (LLM), který jim umožňuje provádět vědomé řešení úloh prostřednictvím systematického prozkoumávání mnoha cest uvažování. Koncept byl představen v roce 2023 výzkumníky z Princetonské univerzity a Google DeepMind[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(CS)#cite_note-yao2023-1).
ToT je rozšířením a zobecněním populární techniky „řetězce myšlenek" (Chain of Thought, CoT). Na rozdíl od CoT, kde uvažování představuje jedinou lineární posloupnost kroků, ToT organizuje proces myšlení ve formě **stromu**, kde každý uzel je mezistav („myšlenka") a větve jsou možné cesty rozvoje uvažování. To umožňuje modelu prozkoumávat několik variant paralelně, hodnotit jejich perspektivnost, vracet se k předchozím krokům při odhalení slepých uliček (*backtracking*) a provádět vědomou volbu[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(CS)#cite_note-yao2023-1)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(CS)#cite_note-ibm_tot-2).
## Princip fungování
Framework ToT organizuje proces řešení úlohy jako prohledávání stavového stromu. Jeho fungování je založeno na cyklické interakci čtyř klíčových komponent[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(CS)#cite_note-yao2023-1):
1\. **Dekompozice úlohy na „myšlenky"**: Původní problém je rozdělen na menší dílčí kroky zvané „myšlenky". Na rozdíl od CoT, kde „myšlenka" je pouze dalším tokenem, v ToT je „myšlenka" sémanticky významnou jednotkou (například rovnice v matematické úloze nebo odstavec v plánu textu), která přibližuje k řešení.
2\. **Generování myšlenek**: V každém kroku pro aktuální stav (uzel stromu) model generuje několik potenciálních následujících „myšlenek" (větví). K tomu se používají dvě strategie:
- **Vzorkování (sample)**: Model nezávisle generuje několik variant pokračování. Vhodné pro kreativní úlohy, kde je užitečné široké spektrum nápadů.
- **Návrh (propose)**: Model postupně generuje varianty, což je efektivnější pro úlohy s omezeným prostorem řešení.
3\. **Hodnocení stavů**: Vygenerované „myšlenky" jsou hodnoceny samotným LLM za účelem určení jejich perspektivnosti. Hodnocení může být číselné (například na škále od 0 do 1) nebo kategoriální („jistě", „možná", „nemožné"). Jde o heuristickou funkci, která směruje prohledávání k perspektivním větvím.
4\. **Vyhledávací algoritmus**: Pro systematické prozkoumávání stromu myšlenek se používají klasické vyhledávací algoritmy:
- **Prohledávání do šířky (BFS)**: Prozkoumává všechny uzly na jedné úrovni, než přejde na další. Zaručuje nalezení nejkratší cesty, ale vyžaduje více paměti.
- **Prohledávání do hloubky (DFS)**: Prozkoumává jednu větev až do konce, než se vrátí a vyzkouší jinou. Je úspornější z hlediska paměti a vhodný pro úlohy s hlubokým, ale ne příliš širokým prostorem prohledávání.
Tento framework napodobuje lidské myšlení při řešení problémů, kombinuje intuitivní generování nápadů (pomocí LLM) s vědomým, systematickým plánováním a procházením variant[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(CS)#cite_note-ibm_tot-2).
## Srovnání s jinými metodami uvažování
### ToT ve srovnání s Chain of Thought (CoT)
ToT je přímým zobecněním CoT. Pokud lze CoT představit jako strom s faktorem větvení rovným 1, pak ToT umožňuje prozkoumávat strom s libovolným faktorem větvení. To přináší klíčové výhody[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(CS)#cite_note-substack_tot_vs_cot-3):
- **Prozkoumávání alternativ**: ToT může uvažovat o více cestách řešení, zatímco CoT je omezen na jednu lineární cestu.
- **Možnost návratu**: ToT umožňuje modelu „vrátit se zpět", pokud se větev uvažování dostala do slepé uličky, což v CoT není možné.
- **Globální plánování**: ToT umožňuje strategickou volbu na základě hodnocení několika budoucích kroků.
### ToT ve srovnání se Self-Consistency
Self-Consistency generuje mnoho nezávislých „řetězců myšlenek" a vybírá nejčastější odpověď hlasováním. Tato metoda zlepšuje spolehlivost CoT, avšak stejně jako CoT neumožňuje prozkoumávat rozvětvenou strukturu řešení. ToT naproti tomu může vykazovat výraznější zlepšení u složitých plánovacích úloh, kde jsou důležité nejen nezávislé pokusy, ale i jejich vzájemné vztahy[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(CS)#cite_note-yao2023-1).
## Experimentální výsledky
Autoři ToT prokázali jeho účinnost na třech úlohách vyžadujících netriviální plánování nebo prohledávání.
- **Hra 24**: Matematická hádanka, kde je třeba získat číslo 24 ze čtyř zadaných čísel pomocí základních aritmetických operací. Standardní prompting s GPT-4 vykázal úspěšnost **7,3 %**, Chain of Thought — **4 %**. ToT s prohledáváním do šířky (b=5) dosáhl úspěšnosti **74 %**, což je 18,5krát lepší než CoT[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(CS)#cite_note-yao2023-1)[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(CS)#cite_note-arxiv_plus_5_1-4).
- **Kreativní psaní**: V úloze generování koherentního textu ze čtyř odstavců se zadanými posledními větami získaly texty vytvořené pomocí ToT průměrné skóre koherence **7,56** z 10, zatímco CoT — **6,15**. Ve 41 ze 100 srovnání lidé upřednostnili text vygenerovaný ToT, oproti 21 pro CoT[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(CS)#cite_note-openreview_plus_3_1-5).
- **Mini křížovky (5x5)**: ToT správně doplnil **60 %** slov, zatímco CoT — pouze **1 %**[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(CS)#cite_note-arxiv_plus_4_1-6).
## Omezení a budoucí směry
Navzdory působivým výsledkům má framework ToT řadu omezení:
- **Výpočetní náročnost**: ToT vyžaduje výrazně více výpočetních zdrojů (5–100krát více tokenů) než standardní metody, kvůli nutnosti generovat a hodnotit velké množství „myšlenek"[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(CS)#cite_note-yao2023-1).
- **Složitost implementace**: Nasazení ToT vyžaduje značné inženýrské úsilí při vytváření a ladění všech komponent: generátoru myšlenek, hodnotitele stavů a vyhledávacího algoritmu.
- **Závislost na kvalitě hodnocení**: Účinnost celého frameworku silně závisí na schopnosti LLM adekvátně hodnotit mezilehlé stavy, což není vždy zaručeno.
Budoucí výzkum je zaměřen na zvýšení efektivity, automatizaci optimalizace a integraci ToT s jinými metodami, jako je Reinforcement Learning, za účelem vytvoření inteligentnějších a autonomnějších agentů.
## Odkazy
- Oficiální repozitář Tree of Thoughts na GitHubu.
- Tree of Thoughts (ToT) — průvodce na Prompt Engineering Guide.
## Literatura
- Yao, S. et al. (2023). *Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models*. arXiv:2305.10601.
- Wei, J. et al. (2022). *Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models*. arXiv:2201.11903.
- Wang, X. et al. (2022). *Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models*. arXiv:2203.11171.
- Kojima, T. et al. (2022). *Large Language Models are Zero-Shot Reasoners*. arXiv:2205.11916.
- Zhang, Z. et al. (2022). *Automatic Chain of Thought Prompting in Large Language Models*. arXiv:2210.03493.
- Lyu, Q. et al. (2023). *Faithful Chain-of-Thought Reasoning*. arXiv:2301.13379.
- Ling, Z. et al. (2023). *Deductive Verification of Chain of Thought Reasoning*. arXiv:2306.03872.
- Yao, S. et al. (2022). *ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models*. arXiv:2210.03629.
- Besta, M. et al. (2023). *Graph of Thoughts: Solving Elaborate Problems with Large Language Models*. arXiv:2308.09687.
- Lightman, H. et al. (2023). *Let's Verify Step by Step*. arXiv:2305.20050.
- Lanham, T. et al. (2023). *Measuring Faithfulness in Chain-of-Thought Reasoning*. arXiv:2307.13702.
- Yang, B. et al. (2025). *Hallucination Detection in Large Language Models with Metamorphic Relations*. arXiv:2502.15844.
## Poznámky
1. ↑ [1.0](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(CS)#cite_ref-yao2023_1-0) [1.1](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(CS)#cite_ref-yao2023_1-1) [1.2](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(CS)#cite_ref-yao2023_1-2) [1.3](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(CS)#cite_ref-yao2023_1-3) [1.4](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(CS)#cite_ref-yao2023_1-4) [1.5](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(CS)#cite_ref-yao2023_1-5) Yao, S., Yu, D., Zhao, J., et al. (2023). «Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models». *arXiv*. [1]
2. ↑ [2.0](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(CS)#cite_ref-ibm_tot_2-0) [2.1](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(CS)#cite_ref-ibm_tot_2-1) «What is Tree of Thoughts Prompting?». *IBM*. [2]
3. [↑](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(CS)#cite_ref-substack_tot_vs_cot_3-0) «Tree of Thoughts vs Chain of Thought». *Substack*.
4. [↑](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(CS)#cite_ref-arxiv_plus_5_1_4-0) «...18.5 times improvement...». *arXiv*.
5. [↑](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(CS)#cite_ref-openreview_plus_3_1_5-0) «...41 out of 100 comparisons...». *OpenReview*.
6. [↑](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(CS)#cite_ref-arxiv_plus_4_1_6-0) «...CoT: 1% success rate...». *arXiv*.