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Every Token Leaves a Ripple in the Stream of Thought: Eliciting Model-Internal Token Saliency for Chain-of-Thought Compression
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- MIST compresse le raisonnement chain-of-thought en identifiant les tokens critiques via des signaux de saliency internes du modèle.
- Pourquoi ça compte
- Pertinent pour optimiser les coûts d'inférence lors du déploiement de modèles de raisonnement générant de longues étapes intermédiaires.
- Vigilance
- Preprint récent; les gains réels et la surcharge computationnelle de la mesure de saliency en production restent incertains.
- reasoning
- inference
- token
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Chacun explique le fonctionnement de la technique, quand elle vaut son coût et où elle casse.
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