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Accelerating Chain-of-Thought Reasoning: The Combination of Goal-Gradient Importance and Dynamic Skipping
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内容提要
本研究提出自适应GoGI-Skip框架，旨在解决大型语言模型在复杂任务中链式思维推理的冗长低效问题。该框架结合目标梯度重要性与动态跳过机制，显著提高推理效率与准确性，令牌数量平均减少超过45%，推理速度提升1.6-2.0倍。
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关键要点
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本研究提出自适应GoGI-Skip框架，旨在解决大型语言模型在复杂任务中链式思维推理的冗长低效问题。
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该框架结合目标梯度重要性与动态跳过机制，显著提高推理效率与准确性。
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通过监督微调，实现动态的链式思维压缩。
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令牌数量平均减少超过45%，推理速度提升1.6-2.0倍。
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