---
title: "Tree of Thoughts (ToT) (HU)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(HU)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Tree_of_Thoughts_(ToT)_(HU)"
language: "hu"
categories:
  - "Category:Hungarian"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Prompt engineering"
revision_id: 8276
wiki_created_at: 2026-09-07T01:14:54Z
wiki_modified_at: 2026-09-07T01:14:54Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:24:30Z
---

# Tree of Thoughts (ToT) (HU)

**Tree of Thoughts (ToT)** (**Gondolatfa**) — egy innovatív keretrendszer a nagy nyelvi modellek (LLM) következtetéseinek irányítására, amely lehetővé teszi számukra a tudatos feladatmegoldást a gondolkodási útvonalak szisztematikus feltérképezésén keresztül. A koncepciót 2023-ban mutatták be a Princetoni Egyetem és a Google DeepMind kutatói<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(HU)#cite_note-yao2023-1)</sup>.

A ToT a népszerű „gondolatlánc" (Chain of Thought, CoT) technika kiterjesztése és általánosítása. Ellentétben a CoT-tal, ahol a következtetés egyetlen lineáris lépéssorozatot alkot, a ToT a gondolkodási folyamatot **fa** struktúraként szervezi meg, ahol minden csomópont egy közbenső állapot („gondolat"), az ágak pedig a következtetés lehetséges fejlődési irányai. Ez lehetővé teszi a modell számára, hogy több variánst párhuzamosan vizsgáljon, értékelje azok perspektíváját, visszatérjen a korábbi lépésekhez zsákutcák észlelésekor (*backtracking*), és tudatos választást hozzon<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(HU)#cite_note-yao2023-1)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(HU)#cite_note-ibm_tot-2)</sup>.

## Működési elv

A ToT keretrendszer az állapottér-keresésként szervezi meg a feladatmegoldás folyamatát. Működése négy kulcskomponens ciklikus kölcsönhatásán alapul<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(HU)#cite_note-yao2023-1)</sup>:

1\. **A feladat „gondolatokra" való felbontása**: A kiindulási problémát kisebb részfeladatokra – lépésekre – bontják fel, amelyeket „gondolatoknak" neveznek. Ellentétben a CoT-tal, ahol a „gondolat" csupán a következő token, a ToT-ban a „gondolat" szemantikailag értelmes egység (például egy egyenlet egy matematikai feladatban vagy egy bekezdés egy szövegterv részeként), amely közelebb visz a megoldáshoz.

2\. **Gondolatok generálása**: Minden lépésnél az aktuális állapotra (a fa csomópontjára) a modell több lehetséges következő „gondolatot" (ágat) generál. Ehhez két stratégiát alkalmaznak:

- **Mintavételezés (sample)**: A modell egymástól függetlenül generál több folytatási variánst. Kreatív feladatokhoz alkalmas, ahol az ötletek széles skálája hasznos.
- **Javaslat (propose)**: A modell sorban generálja a variánsokat, ami hatékonyabb a korlátozott megoldástérrel rendelkező feladatoknál.

3\. **Állapotok értékelése**: A generált „gondolatokat" maga az LLM értékeli perspektivitásuk meghatározása céljából. Az értékelés lehet numerikus (például 0-tól 1-ig terjedő skálán) vagy kategorikus („biztosan", „talán", „lehetetlen"). Ez egy heurisztikus függvény, amely az ígéretes ágak felé irányítja a keresést.

4\. **Keresési algoritmus**: A gondolatfa szisztematikus feltérképezéséhez klasszikus keresési algoritmusokat alkalmaznak:

- **Szélességi keresés (BFS)**: Egy szint összes csomópontját feltérképezi, mielőtt továbblép a következő szintre. Garantálja a legrövidebb útvonal megtalálását, de több memóriát igényel.
- **Mélységi keresés (DFS)**: Egy ágat a végéig feltérképez, mielőtt visszatérne és egy másik ágat próbálna meg. Memóriahatékonyabb, és olyan feladatokhoz alkalmas, amelyek mély, de nem túl széles keresési teret igényelnek.

Ez a keretrendszer az emberi problémamegoldó gondolkodást utánozza, ötvözve az intuitív ötletgenerálást (LLM segítségével) a tudatos, szisztematikus tervezéssel és a variánsok kiértékelésével<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(HU)#cite_note-ibm_tot-2)</sup>.

## Összehasonlítás más következtetési módszerekkel

### ToT összehasonlítása a Chain of Thought (CoT) módszerrel

A ToT a CoT közvetlen általánosítása. Ha a CoT egy 1-es elágazási szélességű faként ábrázolható, akkor a ToT tetszőleges szélességű fa feltérképezését teszi lehetővé. Ez kulcsfontosságú előnyöket biztosít<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(HU)#cite_note-substack_tot_vs_cot-3)</sup>:

- **Alternatívák feltárása**: A ToT több megoldási útvonalat vizsgálhat, míg a CoT egyetlen lineáris útra korlátozódik.
- **Visszalépés lehetősége**: A ToT lehetővé teszi a modell számára, hogy „visszalépjen", ha egy következtetési ág zsákutcába jutott, ami CoT esetén nem lehetséges.
- **Globális tervezés**: A ToT lehetővé teszi a stratégiai választást több jövőbeli lépés értékelése alapján.

### ToT összehasonlítása a Self-Consistency módszerrel

A Self-Consistency több független „gondolatláncot" generál, és szavazással választja ki a leggyakoribb választ. Ez a módszer javítja a CoT megbízhatóságát, azonban a CoT-hoz hasonlóan nem teszi lehetővé az elágazó megoldásstruktúra feltérképezését. A ToT viszont összetettebb tervezési feladatoknál lényegesebb javulást mutathat, ahol nem csupán a független kísérletek, hanem azok egymáshoz való viszonya is fontos<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(HU)#cite_note-yao2023-1)</sup>.

## Kísérleti eredmények

A ToT szerzői három olyan feladaton demonstrálták a módszer hatékonyságát, amelyek nem triviális tervezést vagy keresést igényelnek.

- **24-es játék**: Egy matematikai rejtvény, amelyben négy adott számból a 24-es számot kell előállítani alapvető aritmetikai műveletek segítségével. A GPT-4-gyel végzett standard promptolás **7,3%**-os sikeres megoldási arányt mutatott, a Chain of Thought **4%**-ot. A ToT szélességi kereséssel (b=5) **74%**-os sikerességet ért el, ami 18,5-szer jobb a CoT-nál<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(HU)#cite_note-yao2023-1)[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(HU)#cite_note-arxiv_plus_5_1-4)</sup>.
- **Kreatív írás**: Négy, előre meghatározott záró mondattal rendelkező bekezdésből álló összefüggő szöveg generálásának feladatánál a ToT segítségével létrehozott szövegek átlagos koherencia-pontszáma **7,56** volt 10-ből, míg a CoT esetében **6,15**. 100 összehasonlításból 41 esetben az emberek a ToT által generált szöveget részesítették előnyben a CoT 21-es eredményével szemben<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(HU)#cite_note-openreview_plus_3_1-5)</sup>.
- **Mini keresztrejtvények (5x5)**: A ToT a szavak **60%**-át töltötte ki helyesen, míg a CoT csupán **1%**-ot<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(HU)#cite_note-arxiv_plus_4_1-6)</sup>.

## Korlátok és jövőbeli irányok

A lenyűgöző eredmények ellenére a ToT keretrendszernek számos korlátja van:

- **Számítási komplexitás**: A ToT lényegesen több számítási erőforrást igényel (5–100-szor több tokent), mint a szokásos módszerek, mivel szükséges több „gondolat" generálása és értékelése<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(HU)#cite_note-yao2023-1)</sup>.
- **Megvalósítás összetettsége**: A ToT bevezetése jelentős mérnöki erőfeszítést igényel az összes komponens – a gondolatgenerátor, az állapotértékelő és a keresési algoritmus – létrehozásához és hangolásához.
- **Az értékelés minőségétől való függőség**: Az egész keretrendszer hatékonysága nagymértékben függ az LLM azon képességétől, hogy megfelelően értékelje a közbenső állapotokat, ami nem mindig garantált.

A jövőbeli kutatások célja a hatékonyság növelése, az optimalizálás automatizálása, valamint a ToT integrálása más módszerekkel – például megerősítéses tanulással –, hogy okosabb és autonómabb ágenseket hozzanak létre.

## Hivatkozások

- A Tree of Thoughts hivatalos tárolója a GitHubon.
- Tree of Thoughts (ToT) — útmutató a Prompt Engineering Guide-on.

## Irodalom

- 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.

## Megjegyzések

1.  <span id="cite_note-yao2023-1">↑ <sup>[1.0](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(HU)#cite_ref-yao2023_1-0)</sup> <sup>[1.1](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(HU)#cite_ref-yao2023_1-1)</sup> <sup>[1.2](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(HU)#cite_ref-yao2023_1-2)</sup> <sup>[1.3](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(HU)#cite_ref-yao2023_1-3)</sup> <sup>[1.4](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(HU)#cite_ref-yao2023_1-4)</sup> <sup>[1.5](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(HU)#cite_ref-yao2023_1-5)</sup> Yao, S., Yu, D., Zhao, J., et al. (2023). «Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models». *arXiv*. <a href="https://arxiv.org/abs/2305.10601" class="external autonumber" rel="nofollow">[1]</a></span>
2.  <span id="cite_note-ibm_tot-2">↑ <sup>[2.0](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(HU)#cite_ref-ibm_tot_2-0)</sup> <sup>[2.1](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(HU)#cite_ref-ibm_tot_2-1)</sup> «What is Tree of Thoughts Prompting?». *IBM*. <a href="https://www.ibm.com/think/topics/tree-of-thoughts" class="external autonumber" rel="nofollow">[2]</a></span>
3.  <span id="cite_note-substack_tot_vs_cot-3">[↑](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(HU)#cite_ref-substack_tot_vs_cot_3-0) «Tree of Thoughts vs Chain of Thought». *Substack*.</span>
4.  <span id="cite_note-arxiv_plus_5_1-4">[↑](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(HU)#cite_ref-arxiv_plus_5_1_4-0) «...18.5 times improvement...». *arXiv*.</span>
5.  <span id="cite_note-openreview_plus_3_1-5">[↑](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(HU)#cite_ref-openreview_plus_3_1_5-0) «...41 out of 100 comparisons...». *OpenReview*.</span>
6.  <span id="cite_note-arxiv_plus_4_1-6">[↑](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(HU)#cite_ref-arxiv_plus_4_1_6-0) «...CoT: 1% success rate...». *arXiv*.</span>