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Deconstructing Long-Chain Thinking: A Structured Reasoning Optimization Framework for Long-Chain Thinking Distillation
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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DLCoT框架，解决长链思维蒸馏方法的有效性不足，通过数据分段和优化中间错误状态，显著提升模型性能和令牌效率。
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关键要点
- 本研究提出DLCoT框架，解决长链思维蒸馏方法的有效性不足。
- 通过数据分段、简化和中间错误状态优化，增强了蒸馏数据的有效性。
- 研究表明，该方法显著提高了模型性能和令牌效率。
- 为高性能大型语言模型的发展提供了新的思路。
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