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Chain-of-Draft (CoD) 是提示工程的新王者

news 来源：原创 2025/8/15 13:38:47

图像由 DALL·E 3 生成

推理型大模型，是当前 AI 研究的热门话题。
我们从最早的 GPT-1 一路走到现在像 Grok-3 这样的高级推理模型。
这段旅程可以说非常精彩，过程中也发现了很多重要的推理方法。
其中之一就是 Chain-of-Thought（CoT）提示法（包括 few-shot 和 zero-shot），它引领了如今大模型推理的革命。
令人兴奋的是，现在又有了一个更强的新技术，由 Zoom Communications 的研究人员提出。
这个方法叫做 Chain-of-Draft（CoD）提示法，在回答问题时，仅用到 7.6% 的推理 token 就能在准确率上超过 CoT。

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Claude 3.5 Sonnet 在不同推理任务中，使用标准提示（直接回答）、CoT 和 CoD 的准确率与 token 使用量对比

对于目前非常冗长、计算时间多、延迟高的大模型推理来说，这个方法可以说是一个巨大胜利。现实中很多对时间要求高的任务，都会受限于这些瓶颈。
我们下面就来讲个故事，深入看看 Chain-of-Draft（CoD）提示法到底是怎么运作的，以及你要怎么用它让你的 LLM 更加准确、更加省 token，前所未有。

但先说一下提示工程这回事

研究人员一直在不断探索 LLM 中的新行为。
从 Transformer 演变到生成式预训练模型 GPT，我们很快就发现，把模型扩展到 GPT-2（15 亿参数）后，它就能表现出无监督多任务学习能力（无需监督学习/任务专属数据集的微调，也能执行多种任务）。
当进一步扩展到 GPT-3（1750 亿参数）后，人们发现只要在输入中给出几个例子，它就能很快适应并很好地完成新任务（Few-shot 提示法）。
后来又有人发现，如果把问题拆解成中间推理步骤，并让大模型去生成这些步骤，就能在算术、常识、符号推理任务中达到 SOTA（state-of-the-art）性能。
这个方法就是 Chain-of-Thought（CoT）提示法。

标准提示法 vs CoT 提示法示例（图片来自 ArXiv 论文《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》）

CoT 提出后，很快就发现其实 LLM 是 Zero-shot 推理者。
也就是说，和最初 CoT 方法不一样，它们并不需要提前看到几个推理例子，才能有更好的表现。
只要在提示中加上“Let’s think step by step（让我们一步一步来思考）”这样的短语，它们就能一步一步地推理解决问题。
这个方法叫做 Zero-shot Chain-of-Thought 提示法。

标准 Zero-shot / Few-shot、原始 CoT 和 Zero-shot CoT 的对比图（图片来自 ArXiv 论文《Large Language Models are Zero-Shot Reasoners》）

后来研究人员发现，只用链式推理和贪婪解码还不够。
复杂推理任务可能会有多条不同的路径能得出正确答案——如果多条路径都得出一样的结果，那我们就可以更有信心相信这个答案是对的。
这就带来了一个新的解码策略：Self-Consistency（自洽性），通过对模型进行多次采样，生成多条推理路径，然后选择其中最一致的结果作为最终答案。

CoT 中的贪婪解码 vs 自洽性解码（图片来自 ArXiv 论文《Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models》）

提示结构开始出现架构化

在引入多路径推理的思路下，研究人员提出了 Tree-of-Thoughts（ToT）框架，它采用类似树状结构的方式来探索解题空间。

Tree-of-Thought 框架图示（图片来自 ArXiv 论文《Large Language Model Guided Tree-of-Thought》）

它使用名为“Thoughts”的语言片段作为解题过程中的中间步骤。这些步骤会借助搜索算法进行评估，并在必要时进行前瞻与回溯操作。

各种推理方法对比（图片来自 ArXiv 论文《Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models》）

后来人们又用图代替树，提出了 Graph-of-Thoughts 框架，更好地建模解题空间。

Graph-of-Thought 与其他推理方法对比（图片来自 ArXiv 论文《Graph of Thoughts: Solving Elaborate Problems with Large Language Models》）

🌱 借助这些推理框架设计大模型系统，已经逐渐成为实践派的核心思路。
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但这还没完！
提示并不是帮助 LLM 提高推理能力的唯一方式，还有很多其他方法，可以参考这篇综述。

那延迟怎么办？

探索推理空间是个计算开销很大的任务，会显著增加响应延迟。
于是有了一个叫 Skeleton-of-Thought（SoT）的思路，先让 LLM 生成一个回答的“骨架”或提纲。
然后再并行调用 API 或用 batch 解码，来补充每个骨架点的内容。

Skeleton-of-Thought（SoT）整体思路与标准解码方式的对比图（图片来自 ArXiv 论文《Skeleton-of-Thought: Prompting LLMs for Efficient Parallel Generation》）

推理模型有时候还会对简单问题“想太多”，生成很多没必要的推理 token，导致响应时间变长。

例题“2+3=？”生成的 token（图片来自 ArXiv 论文《Do NOT Think That Much for 2+3=? On the Overthinking of o1-Like LLMs》）

QwQ-32-B-Preview 模型为了解这个简单的加法问题居然推理得这么复杂，是不是很离谱？

QwQ-32-B-Preview 在简单算术问题上的“过度思考”（图片来自同上论文）

为了解决这个问题，有人尝试通过限制推理 token 的预算来控制模型行为，但 LLM 经常不听话。
也有人引入另一个 LLM，先根据问题复杂度动态估算 token 预算，然后再回答问题——但这反而又增加了延迟。

Token-Budget-Aware LLM Reasoning（TALE）整体框架（图片来自 ArXiv 论文《Token-Budget-Aware LLM Reasoning》）

有没有办法把这些经验都融合起来，简化成一个统一的方法？

这就是 Chain-of-Draft（CoD）提示的诞生

回到原点，CoT 是一个非常出色的推理提示方式。
但它太啰嗦了，模型在回答前可能会生成几千个推理 token。
这其实不符合人类的思维方式。
人类在推理时通常不会说那么多话，而是倾向于把最核心的中间思路简单记下来（draft）。
这就是 Chain-of-Draft（CoD）提示的灵感来源。

它只要求模型一步一步思考，并限制每一步推理不超过五个词。
为了让模型明白怎么做，研究人员手工写了一些 Chain-of-Draft 的 few-shot 示例，放进提示中。
令人意外的是，这个限制并不是通过硬性手段强加的，模型只是通过 prompt 被“建议”这么做。
这和传统 few-shot 提示不同，后者通常是提供一堆 query-response 对，让模型直接回答问题，不需要解释。
也和 CoT 不一样，CoT 提供了 query-response 中间推理步骤，然后让模型回答问题。

这几种方式的区别，可以从下面的图片中更直观地感受到，都是让模型解一个简单算术题。