WCYフォーマットは、LLMのトークンオーバーヘッドを50〜71%削減し、構造化された「わかりません」マーカーを追加します。

✍️ OpenClawRadar📅 公開日: March 17, 2026🔗 Source
WCYフォーマットは、LLMのトークンオーバーヘッドを50〜71%削減し、構造化された「わかりません」マーカーを追加します。
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WCY(Watch → Compute → Yield)は、LLMのトークンオーバーヘッドを削減し、推論における不確実性の構造的マーカーを提供するために設計された行指向フォーマットです。JSONの括弧、引用符、カンマを1行1マーカーの構文に置き換えます。

トークン削減ベンチマーク

10-500行およびMCP交換タイプでのテスト結果:

  • 構造化データ vs JSON:-50から-54%のトークン削減
  • ツール呼び出しスキーマ:-65から-71%の削減
  • 完全なMCPプロトコル交換:-61%の削減
  • マルチエージェント出力トークン:-40%の削減

ファインチューニングは不要で、モデルがフォーマットを切り替えるには3つのfew-shot例で十分です。このアプローチにより、複雑なタスクでのparse_rメトリックは0.29から1.00に改善されます。

不確実性のための?マーカー

WCYは、LLMが推論中に知らないことを示す構造的な方法を導入します。?(void-B)スロットにより、モデルはインラインで不確実性を示すことができます:

: ?diagnosis hint=labs+imaging conf_range=0.4..0.8
    order CT_scan reason=from=3 . CT_result mass_in_RUL size=2.3cm : diagnosis=adenocarcinoma conf=0.82 from=3,5

テスト結果:

  • ゼロショット:仕様がプロンプトにあっても、モデルは?マーカーを0%使用
  • 3例の場合:トレースあたり5.4マーカー、67-97%解決
  • 8ドメインの48パイプライントレース:95%解決率、100%品質ゲート合格

from=スロットは、どの観察がどの結論を支持するかをインラインで追跡し、幻覚連鎖の捕捉に役立ちます。

利用可能なリソース

  • wcy_parser.py — 純粋なPython、外部依存なし
  • wcy_eval.py — 3軸スコアリング(構造的/意味的/出典)
  • void-Bサイクルを含む60の推論トレース(CC BY 4.0ライセンス、ファインチューニング実験用)
  • 追加トレース生成用パイプラインスクリプト

これまでClaude Sonnetでのみテスト済み。著者は、同じfew-shot例でQwen、Llama、Mistralでも0%→5.4マーカーの結果が成立するか興味を持っています。

📖 Read the full source: r/LocalLLaMA

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