---
title: "Tree of Thoughts (ToT) (NL)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(NL)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Tree_of_Thoughts_(ToT)_(NL)"
language: "nl"
categories:
  - "Category:Dutch"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Prompt engineering"
revision_id: 8280
wiki_created_at: 2026-09-07T01:14:57Z
wiki_modified_at: 2026-09-07T01:14:57Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:24:32Z
---

# Tree of Thoughts (ToT) (NL)

**Tree of Thoughts (ToT)** (**Beslissingsboom van gedachten**) — dit is een innovatief framework voor het sturen van redeneerprocessen van grote taalmodellen (LLM), waarmee deze in staat zijn bewuste probleemoplossing uit te voeren door systematisch meerdere redeneerpaden te verkennen. Het concept werd in 2023 gepresenteerd door onderzoekers van Princeton University en Google DeepMind<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(NL)#cite_note-yao2023-1)</sup>.

ToT is een uitbreiding en generalisatie van de populaire techniek «Chain of Thought» (CoT). In tegenstelling tot CoT, waarbij het redeneerproces bestaat uit één lineaire reeks stappen, organiseert ToT het denkproces als een **boom**, waarbij elk knooppunt een tussenliggende toestand («gedachte») is en de takken mogelijke redeneerpaden vormen. Dit stelt het model in staat meerdere varianten parallel te verkennen, hun veelbelovendheid te beoordelen, terug te keren naar eerdere stappen wanneer doodlopende wegen worden ontdekt (*backtracking*) en bewuste keuzes te maken<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(NL)#cite_note-yao2023-1)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(NL)#cite_note-ibm_tot-2)</sup>.

## Werkingsprincipe

Het ToT-framework organiseert het probleemoplossingsproces als een zoekproces door een toestandsboom. De werking is gebaseerd op de cyclische interactie van vier sleutelcomponenten<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(NL)#cite_note-yao2023-1)</sup>:

1\. **Decompositie van de taak in «gedachten»**: Het oorspronkelijke probleem wordt opgesplitst in kleinere deeltaken-stappen, «gedachten» genaamd. In tegenstelling tot CoT, waar een «gedachte» simpelweg het volgende token is, is een «gedachte» in ToT een semantisch betekenisvolle eenheid (bijvoorbeeld een vergelijking in een wiskundig probleem of een alinea in een tekstplan), die de oplossing naderbij brengt.

2\. **Generatie van gedachten**: Bij elke stap genereert het model voor de huidige toestand (het knooppunt van de boom) meerdere potentiële volgende «gedachten» (takken). Hiervoor worden twee strategieën gebruikt:

- **Sampling (sample)**: Het model genereert onafhankelijk meerdere vervolgvarianten. Geschikt voor creatieve taken waarbij een breed spectrum aan ideeën nuttig is.
- **Voorstellen (propose)**: Het model genereert varianten sequentieel, wat efficiënter is voor taken met een beperkte oplossingsruimte.

3\. **Beoordeling van toestanden**: De gegenereerde «gedachten» worden door het LLM zelf beoordeeld om hun veelbelovendheid te bepalen. De beoordeling kan numeriek zijn (bijvoorbeeld op een schaal van 0 tot 1) of categorisch («zeker», «mogelijk», «onmogelijk»). Dit is een heuristische functie die het zoekproces stuurt in de richting van veelbelovende takken.

4\. **Zoekalgoritme**: Voor het systematisch verkennen van de gedachtenboom worden klassieke zoekalgoritmen gebruikt:

- **Breedte-eerst zoeken (BFS)**: Verkent alle knooppunten op één niveau voordat naar het volgende wordt overgegaan. Garandeert het vinden van het kortste pad, maar vereist meer geheugen.
- **Diepte-eerst zoeken (DFS)**: Verkent één tak tot het einde voordat wordt teruggekeerd om een andere te proberen. Zuiniger in geheugengebruik en geschikt voor taken met een diepe maar niet te brede zoekruimte.

Dit framework imiteert menselijk denken bij probleemoplossing, door intuïtieve ideeëngeneratie (met behulp van LLM) te combineren met bewust, systematisch plannen en het doorlopen van varianten<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(NL)#cite_note-ibm_tot-2)</sup>.

## Vergelijking met andere redeneermethoden

### ToT vergeleken met Chain of Thought (CoT)

ToT is een directe generalisatie van CoT. Als CoT kan worden voorgesteld als een boom met een vertakkingsbreedte van 1, dan maakt ToT het mogelijk een boom met een willekeurige breedte te verkennen. Dit biedt de volgende voordelen<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(NL)#cite_note-substack_tot_vs_cot-3)</sup>:

- **Verkenning van alternatieven**: ToT kan meerdere oplossingsroutes beschouwen, terwijl CoT beperkt is tot één lineair pad.
- **Mogelijkheid tot terugkeer**: ToT stelt het model in staat «terug te gaan» als een redeneertak op een doodlopend spoor is beland, wat bij CoT niet mogelijk is.
- **Globale planning**: ToT maakt strategische keuzes mogelijk op basis van de evaluatie van meerdere toekomstige stappen.

### ToT vergeleken met Self-Consistency

Self-Consistency genereert meerdere onafhankelijke «gedachtenketens» en selecteert het meest frequente antwoord via stemming. Deze methode verbetert de betrouwbaarheid van CoT, maar maakt — net als CoT — geen verkenning van een vertakte oplossingsstructuur mogelijk. ToT kan op zijn beurt aanzienlijk betere resultaten laten zien bij complexe planningstaken, waarbij niet alleen onafhankelijke pogingen van belang zijn, maar ook hun onderlinge samenhang<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(NL)#cite_note-yao2023-1)</sup>.

## Experimentele resultaten

De auteurs van ToT hebben de effectiviteit ervan aangetoond aan de hand van drie taken die niet-triviale planning of zoekopdrachten vereisen.

- **Spel 24**: Een wiskundige puzzel waarbij het getal 24 moet worden verkregen uit vier gegeven getallen met behulp van basale rekenkundige bewerkingen. Standaard prompting met GPT-4 toonde een succespercentage van **7,3%**, Chain of Thought — **4%**. ToT met breedte-eerst zoeken (b=5) bereikte **74%** succes, wat 18,5 keer beter is dan CoT<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(NL)#cite_note-yao2023-1)[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(NL)#cite_note-arxiv_plus_5_1-4)</sup>.
- **Creatief schrijven**: Bij de taak om samenhangende tekst van vier alinea's te genereren met voorgeschreven laatste zinnen, kregen teksten gemaakt met ToT een gemiddelde coherentiescore van **7,56** op 10, terwijl CoT — **6,15** scoorde. In 41 van de 100 vergelijkingen gaven mensen de voorkeur aan door ToT gegenereerde tekst, tegenover 21 voor CoT<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(NL)#cite_note-openreview_plus_3_1-5)</sup>.
- **Mini-kruiswoordpuzzels (5x5)**: ToT vulde **60%** van de woorden correct in, terwijl CoT slechts **1%** haalde<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(NL)#cite_note-arxiv_plus_4_1-6)</sup>.

## Beperkingen en toekomstige richtingen

Ondanks de indrukwekkende resultaten kent het ToT-framework een aantal beperkingen:

- **Rekencomplexiteit**: ToT vereist aanzienlijk meer rekenbronnen (5–100 keer meer tokens) dan standaardmethoden, vanwege de noodzaak om meerdere «gedachten» te genereren en te evalueren<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(NL)#cite_note-yao2023-1)</sup>.
- **Complexiteit van implementatie**: De invoering van ToT vereist aanzienlijke technische inspanningen voor het opzetten en afstemmen van alle componenten: de gedachtengenerator, de toestandsevaluator en het zoekalgoritme.
- **Afhankelijkheid van evaluatiekwaliteit**: De effectiviteit van het gehele framework hangt sterk af van het vermogen van het LLM om tussenliggende toestanden adequaat te beoordelen, wat niet altijd gegarandeerd is.

Toekomstig onderzoek is gericht op het verbeteren van de efficiëntie, het automatiseren van optimalisatie en de integratie van ToT met andere methoden, zoals Reinforcement Learning, voor de ontwikkeling van intelligentere en autonomere agenten.

## Verwijzingen

- Officiële repository van Tree of Thoughts op GitHub.
- Tree of Thoughts (ToT) — handleiding op de Prompt Engineering Guide.

## Literatuur

- 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.

## Noten

1.  <span id="cite_note-yao2023-1">↑ <sup>[1.0](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(NL)#cite_ref-yao2023_1-0)</sup> <sup>[1.1](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(NL)#cite_ref-yao2023_1-1)</sup> <sup>[1.2](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(NL)#cite_ref-yao2023_1-2)</sup> <sup>[1.3](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(NL)#cite_ref-yao2023_1-3)</sup> <sup>[1.4](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(NL)#cite_ref-yao2023_1-4)</sup> <sup>[1.5](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(NL)#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)_(NL)#cite_ref-ibm_tot_2-0)</sup> <sup>[2.1](https://systems-analysis.info/int/Tree_of_Thoughts_(ToT)_(NL)#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)_(NL)#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)_(NL)#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)_(NL)#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)_(NL)#cite_ref-arxiv_plus_4_1_6-0) «...CoT: 1% success rate...». *arXiv*.</span>