隨著用戶需求的增多，GPT-4、Claude等模型在文本生成、理解、總結等方面的能力越來越優秀。但推理的效率并不高，因為，多數主流模型采用的是“順序生成詞”方法，會導致GPU利用率很低并帶來高延遲。

為了解決這一難題，清華和微軟研究院開發了一種SoT（Skeleton-of-Thought，思維骨架）框架并開源了項目。SoT首先引導大語言模型生成答案的骨架，然后使用并行API調用或批量解碼來完成內容每個骨架點的填充，可極大提升模型的推理效率。

為了驗證SoT的效果，研究人員在Vicuna-80和WizardLM兩個對話數據集上測試了12個模型，包括GPT-4、LLaMA、Claude等。

數據顯示，在SoT的幫助下，大多數模型的推理延遲減少了1.5—2.4倍。例如，在Vicuna-80數據集上，使LLaMA的33B參數量模型的推理延遲從43秒降低到16秒。除了效率的提升,研究人員發現，SoT可以提高模型的回答質量。

開源地址：https://github.com/imagination-research/sot/

論文地址：https://arxiv.org/abs/2307.15337

SoT的最大創新點在于，采用了一種擬人化的思考方式。通常，人類在回答某個問題時，會先根據某些原則和策略擬定思路框架,然后再擴充每個要點的細節。

例如，我們在制定公司發展戰略時，會先制定一個大的框架然后分模塊具體去執行。

這種方法比一步一步的順序生成方法高效的多。所以，SoT的技術架構也并不復雜主要由骨架生成和內容填充兩大部分組成。

骨架生成

該模塊就是直接生成內容的整體架構。骨架生成模塊使用了特制的提示模板,指導語言模型直接輸出骨架。

提示模板明確要求語言模型用1.,2.,3.等序號的形式輸出3-10個要點,每個要點內容保持在3-5個詞的長度。

同時提供了完整的任務描述,確保語言模型理解所要完成的工作,以及部分回答“1.”來讓語言模型遵循正確的格式繼續書寫。

由于語言模型生成的骨架回復大多符合預期的編號要點格式,因此，可以用正則表達式提取出要點及其內容。

內容補充

當模型拿到骨架后，SoT會為每個編號要點并行地生成詳細內容。內容補充也使用特制的提示模板。

提示模板明確要求語言模型只關注擴展指定的要點,并用1-2句很短的話完成擴展。同時提供了原問題、已生成的完整骨架和要擴展的要點序號及內容,確保語言模型理解上下文。

為了實現推理效率加速，SoT采用了批量解碼或并行API請求,使語言模型并行地擴展多個要點,大大縮短獲取最終回答所需的時間。

研究人員表示，SoT這種從內容結構優化的方法，將比其他系統底層、架構的方法簡單、高效的多。尤其是隨著內容產出的高速增長，發揮的作用也會越發明顯。

但SoT也存在一些不足的地方，例如，當邏輯推理需要前后步驟之間的相互依賴時，SoT會自動切換至順序生成模式。

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