Thinkless: Learning When to Reason in Large Language Models

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内容提要

本研究提出了Thinkless框架,旨在提高大型语言模型在复杂逻辑推理中的效率。该框架允许模型根据任务复杂性自适应选择推理模式,实验证明可减少50%至90%的长链推理使用。

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