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草稿链：通过减少书写加速思考
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原文英文，约400词，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新型提示策略“草稿链”（CoD），旨在提高大型语言模型（LLMs）的推理效率。CoD通过减少冗长的中间推理输出，聚焦关键信息，达到与“思维链”（CoT）相似或更好的准确性，同时显著降低令牌使用和延迟。实验结果显示，CoD在多个推理任务中有效，令牌使用减少92.4%，符号推理准确率达到100%。
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关键要点
- 介绍了草稿链（CoD），一种新型提示策略，旨在提高大型语言模型（LLMs）的推理效率。
- CoD通过减少冗长的中间推理输出，聚焦关键信息，达到与思维链（CoT）相似或更好的准确性。
- CoD的设计灵感来源于人类认知过程，强调在推理步骤中优先考虑效率和简约。
- 实验结果显示，CoD在多个推理任务中有效，令牌使用减少92.4%。
- CoD在符号推理中实现了100%的准确率，相比CoT显著减少了令牌使用。
- CoD在GPT-4o和Claude 3.5中均实现了91%的准确率，平均输出令牌数减少80%，延迟减少76.2%和48.4%。
- CoD解决了思维链（CoT）提示中冗长和计算成本的问题，更贴近人类问题解决策略。
- CoD的成功表明有效的推理不需要冗长的输出，且可以与其他减少延迟的方法结合优化。
- 使用受CoD启发的紧凑推理数据训练模型可能提高推理模型的可解释性和效率。
- CoD在成本敏感的场景中具有显著的成本优势。
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