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在 Amazon Bedrock 上使用 Chain-of-Draft 超越 Chain-of-Thought
本文探讨了 Chain-of-Draft (CoD)，这是 Zoom AI Research 论文 Chain of Draft: Thinking Faster by Write Less 中引入的一种创新提示技术，它彻底改变了模型处理推理任务的方式。虽然思维链 (CoT) 提示一直是增强模型推理的首选方法，但 CoD 提供了一种更有效的替代方案，反映了人类解决问题的模式——使用简洁、高信号的思维步骤，而不是冗长的解释。
来源:亚马逊云科技 _机器学习随着组织扩展其生成式 AI 实施，平衡质量、成本和延迟的关键挑战变得越来越复杂。由于推理成本占大型语言模型 (LLM) 运营支出的 70-90%，而且冗长的提示策略使代币数量增加了 3-5 倍，组织正在积极寻求更有效的模型交互方法。传统的提示方法虽然有效，但常常会产生不必要的开销，从而影响成本效率和响应时间。
本文探讨了 Chain-of-Draft (CoD)，这是 Zoom AI Research 论文 Chain of Draft: Thinking Faster by Write Less 中引入的一种创新提示技术，它彻底改变了模型处理推理任务的方式。虽然思维链 (CoT) 提示一直是增强模型推理的首选方法，但 CoD 提供了一种更有效的替代方案，反映了人类解决问题的模式——使用简洁、高信号的思维步骤，而不是冗长的解释。
使用 Amazon Bedrock 和 AWS Lambda，我们演示了 CoD 的实际实施，可以显着提高效率：令牌使用量减少高达 75%，延迟减少超过 78%，同时保持传统 CoT 方法的准确性水平。通过详细的示例、代码示例和性能指标，我们逐步介绍了在 AWS 环境中部署 CoD 并衡量其对 AI 实施的影响。这种方法不仅优化了成本，还通过更快的响应时间增强了整体用户体验。
理解思路提示
CoT 提示示例：
问题：如果有 5 个苹果，你吃了 2 个苹果，还剩下多少个苹果？
CoT 响应：从 5 个苹果开始。我吃了2个苹果。 5 减 2。5 – 2 = 剩下 3 个苹果。
引入 Chain-of-Draft 提示
考虑这个例子：
问题：Jason 有 20 个棒棒糖。他给了丹尼一些棒棒糖。现在杰森有 12 根棒棒糖。杰森给了丹尼多少根棒棒糖？