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Seventy3:借助NotebookLM的能力进行论文解读,专注人工智能、大模型、机器人算法方向,让大家跟着AI一起进步。
今天的主题是:Chain of Draft: Thinking Faster by Writing LessSummary
本来源介绍了 Chain of Draft (CoD),这是一种用于大型语言模型(LLMs)的新颖提示策略。与强调详细逐步推理的现有 Chain-of-Thought (CoT) 方法不同,CoD 鼓励 LLMs 生成简洁、信息密集型的中间草稿。研究表明,通过减少冗长,CoD 在保持或提高准确性的同时,显着降低了成本和延迟。这项技术模仿了人类解决问题时记下简洁笔记的方式,使其成为 LLMs 在实际应用中更高效、更经济的推理方法。文章通过在算术、常识和符号推理等任务上的实验结果来支持 CoD 的有效性。
原文链接:https://arxiv.org/abs/2502.18600
Seventy3:借助NotebookLM的能力进行论文解读,专注人工智能、大模型、机器人算法方向,让大家跟着AI一起进步。
今天的主题是:Chain of Draft: Thinking Faster by Writing LessSummary
本来源介绍了 Chain of Draft (CoD),这是一种用于大型语言模型(LLMs)的新颖提示策略。与强调详细逐步推理的现有 Chain-of-Thought (CoT) 方法不同,CoD 鼓励 LLMs 生成简洁、信息密集型的中间草稿。研究表明,通过减少冗长,CoD 在保持或提高准确性的同时,显着降低了成本和延迟。这项技术模仿了人类解决问题时记下简洁笔记的方式,使其成为 LLMs 在实际应用中更高效、更经济的推理方法。文章通过在算术、常识和符号推理等任务上的实验结果来支持 CoD 的有效性。
原文链接:https://arxiv.org/abs/2502.18600