Focused Chain-of-Thought: Efficient LLM Reasoning via Structured Input Information
聚焦式链式思考:通过结构化输入信息实现高效的LLM推理
机构 * German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)(德国人工智能研究中心) ; Technical University of Darmstadt(德累斯顿技术大学) ; University of Kassel(卡塞尔大学) ; TU Dortmund University(Dortmund技术大学) ; TU Center for Trustworthy Data Science and Security, University Alliance Ruhr(TU可信数据科学与安全中心,鲁尔大学联盟) ; Hessian Center for AI (Hessian.AI)(黑森人工智能中心(黑森.AI)) ; Centre for Cognitive Science, Technical University of Darmstadt(认知科学中心,德累斯顿技术大学)
专题命中 推理与问题求解 :LLM(title,abstract);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 本文提出F-CoT方法,通过结构化输入减少LLM推理中的token使用和延迟,同时保持推理准确性。