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SARATHI：通过分块填充与顺便解码提高 LLM 推理效率
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究提出了一种名为“思维骨架”的方法，用于降低大型语言模型的生成延迟。该方法通过先生成答案的骨架，然后同时完成每个骨架点的内容，显著提高了速度。研究还展示了提升语言模型以更像人类思考的方式来提高答案质量的潜力。
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关键要点
- 研究提出了一种名为“思维骨架”的方法，用于降低大型语言模型的生成延迟。
- 该方法通过先生成答案的骨架，然后采用并行 API 调用或批量解码来同时完成每个骨架点的内容。
- 该方法显著提高了速度，在 11 个不同的 LLMs 中高达 2.39 倍。
- 思维骨架方法在多个问题类别上潜在地提高答案的多样性和相关性。
- SoT 是一种以数据为中心的优化方法，展示了提升 LLMs 以更像人类思考的方式来提高答案质量的潜力。
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