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。
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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