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TokenSkip: Controlled Compression of Thought Chains in Large Language Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出TokenSkip方法，旨在解决大型语言模型推理中思考链输出过长导致的延迟问题。该方法通过选择性忽略不重要的标记，实现思考链的可控压缩，实验结果表明在保持推理性能的同时提升了用户体验。
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关键要点
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本研究提出TokenSkip方法，旨在解决大型语言模型推理中思考链输出过长导致的延迟问题。
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TokenSkip方法通过选择性忽略不重要的标记，实现思考链的可控压缩。
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实验结果表明，TokenSkip在保持推理性能的同时，能够减少思考链标记使用量。
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TokenSkip方法提高了用户体验。
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