Cansado de Gastar uma Fortuna com Tokens? Descubra o Chain of Draft (CoD) e Revolucione o Raciocínio dos seus LLMs
Você já se sentiu frustrado com o alto custo e a lentidão dos modelos de linguagem (LLMs) ao lidar com tarefas de raciocínio complexas? Se a resposta for sim, você não está sozinho. A boa notícia é que existe uma solução inovadora que pode mudar completamente esse cenário: o Chain of Draft (CoD).
A técnica Chain-of-Thought (CoT) revolucionou a forma como os LLMs lidam com problemas complexos, mas o seu custo em tokens e a latência podem ser proibitivos. É aí que entra o CoD, uma abordagem que promete a mesma precisão (ou até superior!) com uma fração mínima dos recursos.
O Que é Chain of Draft (CoD) e Por Que Você Deveria se Importar?
Chain of Draft (CoD) é uma técnica de prompting revolucionária que otimiza drasticamente o uso de tokens em LLMs. Em vez de gerar longas explicações passo a passo como o CoT, o CoD se inspira na forma como nós, humanos, resolvemos problemas: com anotações concisas, rascunhos e foco no essencial.
Essa abordagem minimalista permite que os LLMs gerem raciocínios complexos de forma muito mais eficiente e econômica. Imagine obter os mesmos resultados (ou melhores!) gastando até 7.6% dos tokens que você usaria com o CoT. Parece bom demais para ser verdade? Continue lendo…
Principais Vantagens do CoD:
- Eficiência Extrema: Redução drástica no uso de tokens, diminuindo custos e latência.
- Simplicidade: Não exige ajuste fino ou alterações na arquitetura do modelo. Basta um prompt bem elaborado!
- Versatilidade: Aplicável a uma ampla variedade de tarefas de raciocínio.
- Precisão Mantida (ou Aprimorada!): Resultados tão bons quanto (ou melhores que) o CoT, com muito menos “conversa fiada”.
O CoD foi introduzido por pesquisadores da Zoom Communications em fevereiro de 2025, e os resultados são impressionantes. Essa técnica tem o potencial de democratizar o acesso a LLMs de alta performance, tornando-os viáveis para empresas de todos os tamanhos.
Chain-of-Thought (CoT): O Precursor e Suas Limitações
Antes de mergulharmos no CoD, é importante entender o Chain-of-Thought (CoT). Essa técnica, introduzida em 2022 por Wei et al., foi um marco na capacidade dos LLMs de resolver problemas que exigem múltiplas etapas de raciocínio.
O CoT funciona incentivando o modelo a detalhar seu processo de pensamento, passo a passo, como se estivesse “pensando em voz alta”. Isso melhora a precisão, especialmente em tarefas de aritmética e lógica.
O Lado Ruim do CoT:
- Explosão de Tokens: O CoT aumenta significativamente o consumo de tokens, elevando os custos de inferência.
- Latência Elevada: Gerar explicações detalhadas leva tempo, tornando o CoT impraticável para aplicações em tempo real.
- Custo Proibitivo: Para empresas que utilizam LLMs em larga escala, o CoT pode se tornar financeiramente inviável.
Modelos como o1, R1 e QwQ adotaram os princípios do CoT, mas as limitações em termos de custo e latência continuaram sendo um obstáculo.
A Genialidade por Trás do Chain of Draft (CoD)
O CoD surgiu de uma observação simples, mas poderosa: quando resolvemos problemas complexos, não detalhamos cada minúcia do nosso pensamento. Em vez disso, usamos anotações concisas, rascunhos e focamos nos pontos-chave.
O CoD adapta essa abordagem para os LLMs. Em vez de forçar o modelo a articular cada passo em detalhes, o CoD se concentra no core do raciocínio, eliminando redundâncias e mantendo a estrutura lógica.
Como o CoD se Diferencia:
- Foco no Essencial: O LLM fornece apenas o raciocínio crucial, sem “enrolação”.
- Transparência: O foco no cálculo central torna o processo de raciocínio mais claro.
- Economia Radical: Redução drástica no uso de tokens, sem perda de precisão.
Por exemplo, em vez de dizer: “Para descobrir quantos pirulitos sobraram, preciso subtrair os pirulitos restantes do número inicial, então calculo 20 – 12 = 8”, o CoD simplesmente apresenta: “20 – 12 = 8”.
Como o Chain of Draft (CoD) Funciona na Prática
A beleza do CoD está na sua simplicidade. Ele não exige mudanças na arquitetura do modelo, nem treinamento especializado. Tudo o que você precisa é ajustar o prompt do sistema.
Em vez de pedir ao LLM para “pensar passo a passo”, você o instrui a fornecer um “rascunho mínimo” para cada etapa, com um limite de palavras (por exemplo, 5 palavras).
Exemplo de Prompt CoD:
“Pense passo a passo, mas mantenha um rascunho mínimo para cada etapa, com no máximo 5 palavras. Retorne a resposta no final da resposta após um separador ####.”
Além disso, você pode fornecer alguns exemplos (few-shot examples) para mostrar ao modelo o formato desejado. Esses exemplos demonstram como transformar raciocínios verbosos em representações concisas e ricas em informação.
Implementando o Chain of Draft: Simples e Acessível
A implementação do CoD é incrivelmente simples. Não há necessidade de fine-tuning ou qualquer alteração complexa. Você só precisa atualizar o prompt do sistema.
Passos para Implementar o CoD:
- Modifique o Prompt: Instrua o modelo a gerar raciocínios concisos, limitando o número de palavras por etapa.
- Forneça Exemplos (Opcional): Use few-shot examples para mostrar o formato desejado.
- Use um Separador: Utilize um separador (como “####”) para distinguir claramente o raciocínio da resposta final.
Essa abordagem plug-and-play torna o CoD acessível a qualquer profissional que trabalhe com LLMs, permitindo otimizar aplicações de forma rápida e eficaz.
Resultados Comprovados: CoD na Prática
Os pesquisadores que desenvolveram o CoD conduziram experimentos rigorosos em diversas tarefas de raciocínio, seguindo a mesma metodologia do artigo original sobre CoT.
Os resultados? O CoD não apenas manteve a precisão do CoT, como em alguns casos a superou, utilizando uma fração mínima dos tokens. Isso confirma que o CoD é especialmente eficaz em tarefas que se beneficiam do raciocínio passo a passo.
O Que os Experimentos Mostraram:
- Precisão Mantida (ou Aprimorada): O CoD não compromete a qualidade dos resultados.
- Redução Drástica de Tokens: Economia significativa de recursos, tornando os LLMs mais acessíveis.
- Eficiência em Tarefas de Raciocínio: Resultados excelentes em problemas que exigem múltiplas etapas.
Quando Usar o Chain of Draft (CoD)?
O CoD é uma ferramenta poderosa, mas quando ele é mais indicado? Aqui estão algumas situações em que o CoD brilha:
- Aplicações Sensíveis a Custos: Se o orçamento é uma preocupação, o CoD é a escolha ideal.
- Cenários com Restrições de Tempo: Quando a latência é crítica, o CoD oferece respostas rápidas.
- Tarefas de Raciocínio Multi-Etapas: Problemas complexos que exigem várias etapas de raciocínio se beneficiam enormemente do CoD.
- Raciocínio “Nos Bastidores”: Quando os passos de raciocínio não precisam ser exibidos ao usuário final, o CoD é perfeito.
Em resumo, o CoD é uma solução elegante para reduzir o uso de tokens em tarefas de raciocínio, melhorando a eficiência dos LLMs sem comprometer a precisão.
Conclusão: O Futuro do Raciocínio Eficiente com LLMs
Chain of Draft (CoD) é mais do que uma simples técnica de prompting; é uma mudança de paradigma na forma como interagimos com LLMs. Ao combinar a precisão do Chain-of-Thought com uma abordagem minimalista e inspirada na cognição humana, o CoD abre um novo horizonte de possibilidades.
O CoD não é apenas uma evolução do CoT; é uma resposta direta às suas limitações. Ele aborda as preocupações com custos e latência, tornando o raciocínio complexo com LLMs mais acessível e sustentável.
O potencial do CoD é imenso. Ele pode impulsionar aplicações em tempo real, otimizar custos em diversos setores e democratizar o acesso a LLMs de alta performance. Se você busca eficiência, economia e resultados de alta qualidade, o Chain of Draft é a ferramenta que você precisa conhecer.
Agora é a sua vez! Experimente o Chain of Draft e descubra como essa técnica simples pode transformar a forma como você utiliza LLMs. Reduza custos, diminua a latência e mantenha (ou até melhore!) a precisão. O futuro do raciocínio eficiente com LLMs já chegou, e ele se chama Chain of Draft.
Fonte: Pesquisadores da Zoom Communications. “Chain of Draft (CoD): Redução do uso de tokens em LLMs para raciocínio eficiente”. Fevereiro de 2025.