SKIP框架实现大模型简洁推理
论文AI 评分 65/100arXiv cs.AI待复核
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针对思维链推理导致的计算开销与延迟问题，SKIP框架通过轻量微调调整输出风格，引入知识探查机制引导模型在每一步输出答案。该方法基于中间步骤的正确性构建偏好数据，利用DPO引导模型进行高效推理。实验显示，该方法有效提升了推理压缩率，缓解了微调后的性能下降，并在分布外数据集上表现出强泛化能力。
为什么值得看
解决CoT推理过载问题，在不牺牲准确率的前提下压缩推理长度。
大模型微调数据集
信源1 家
关键事实
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