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Fragmented Chain-of-Thought Reasoning
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内容提要
本研究提出了一种断裂采样方法，旨在通过提前终止推理来降低大型语言模型的推理成本，减少标记数量，同时保持准确性。实验结果表明，该方法在多个基准测试中表现优异，提高了推理效率和可扩展性。
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关键要点
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本研究提出了一种断裂采样方法，旨在降低大型语言模型的推理成本。
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该方法通过提前终止推理来减少所需的标记数量。
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断裂采样方法在准确性上与完整链式思维采样相似。
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实验结果显示，该方法在多个推理基准上表现优异。
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该方法提高了推理效率和可扩展性。
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