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Self-Training Elicits Concise Reasoning in Large Language Models
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内容提要
本研究探讨了大型语言模型推理中的冗余信息问题，提出了一种自我生成简洁推理路径的微调方法，该方法在保持准确率的同时，平均减少了30%的输出令牌，提高了推理效率。
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关键要点
- 本研究探讨了大型语言模型推理中的冗余信息问题。
- 提出了一种自我生成简洁推理路径的微调方法。
- 该方法在保持准确率的同时，平均减少了30%的输出令牌。
- 通过减少冗余信息，提高了推理效率。
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