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推理 token 减少 80%-90%，准确率变化不大户外 露出，某些任务还能加多。

Zoom 团队提倡念念维链替代品"草稿链"，显赫镌汰延伸和算力本钱。

旨趣很节略，条件模子为每个推理程序生成纯粹、信息密集的 token。

这一念念路受到东谈主类解题历程启发，东谈主类通常不会注释申报每一个细节，仅仅节略几下要津的中间后果，四肢草稿来补助念念考。

此外，草稿链要领节略且易于已矣，不需要修改模子、微调或强化学习，只需更新请示词中的示例即可，关连代码和数据已在 GitHub 上开源。

链接团队觉得，与另一种镌汰延伸和臆测本钱的要领"在一语气潜空间推理"比拟，草稿链保留了可讲授性，且不错愚弄于闭源的黑盒模子。

第三方分析测算，关于每个月措置 100 万个推理恳求的企业， 不错将本钱从念念维链的 3800 好意思元镌汰到 760 好意思元，每月从简逾越 3000 好意思元。

户外 露出

履行除名原始念念维链论文，评估 3 类任务：算术推理、学问推理和璀璨推理。

算数推理任务继承 GSM8k 数据集，从准确率看，模范请示下 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 的准确率分辨仅 53.3% 和 64.6%，念念维链使两者均超 95%，草稿链也达到 91% 阁下。

在 token 使用上，念念维链生成约 200 个 token/ 反映，草稿链仅约 40 个，减少约 80%。

延伸方面，草稿链使 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 的平均延伸分辨镌汰 76.2% 和 48.4%。

学问推理继承 BIG-bench 的日历领会和泄漏领会任务也获得了相同的后果，十分值得驻扎的是 Claude 3.5 Sonnet 在草稿链下准确率还有所高潮。

璀璨推理继承抛硬币任务，由于原数据集未公开，作家合成了 250 个示例的测试集。

草稿链在保执 100% 准确率的情况下大幅减少了推理 token 和延伸。

但草稿链要领也有一定的局限性：在零样本开拓下灵验性会显赫着落。

此外，在参数目小于 30 亿的小模子上，天然草稿链仍能灵验减少每个申报所需的 token 数并擢升准确率，但与念念维链比拟，性能差距更大。

链接团队推测，可能是由于老到数据中短缺草稿链作风的推理方式，在不提供 few-shot 样本辅导的情况下，很难生成纯粹而有匡助的"草稿"。

论文地址：

https://arxiv.org/abs/2502.18600v2

参考一语气：

[ 1 ] https://ajithp.com/2025/03/02/chain-of-draft-llm-prompting/户外 露出