CoD（Chain of Draft，草稿链）是一种新颖的提示策略，旨在提高 LLM 在推理任务中的效率。与传统的 CoT（Chain-of-Thought，思维链）方法强调逐步、详细的推理过程不同，CoD 借鉴人类的认知过程，鼓励模型生成简洁但信息丰富的中间推理输出。通过减少冗长性并专注于关键信息，CoD 在各种推理任务中匹配或超越了 CoT 的准确性，同时仅使用了 7.6% 的 token，显著降低了成本和延迟。
极简中间草稿
相较于冗长的逐步 CoT 输出，CoD 要求模型在每个推理步骤中生成简洁且信息密集的 token。这种方法可减少最多 80% 的 token 数量，同时在数学、常识推理等基准测试中保持高准确率。
低延迟，高准确率
在 GSM8K 数学问题上，CoD 在减少 80% token 数量的情况下仍达到了 91% 的准确率。它在日期/体育理解、抛硬币推理等任务上也能匹配或超越 CoT，同时显著降低了推理时间和成本。
灵活且可解释
尽管使用的词更少，CoD 仍能保留关键逻辑，类似于人类记录要点而非完整解释。这样既保持了可解释性，便于调试，又能确保模型不依赖“隐藏”的潜在推理。
通过证明“少即是多”，CoD 可应用于对成本和速度要求较高的实时场景。它可与并行解码或基于强化学习（RL）的方法等其他高效技术互补，彰显出高级推理并不需要冗长的文本生成。
https://arxiv.org/abs/2502.18600
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