通过隐链式思维解码加速和提升大语言模型推理能力

本研究解决了大语言模型在多步骤推理中由于完整思维链生成而导致的计算成本和延迟问题。通过引入一种压缩思维链过程的新方法，以及训练辅助模型以生成与原始思维链语义对齐的压缩表示，该研究显示在解码时间至少提升1.5倍的情况下，能在多个领域实现性能竞争或改进。此成果为大语言模型在多步骤推理能力的高效应用开辟了新路径。