Optimierungsprogramm
Drei wichtige Schritte zur Verbesserung der Qualität von GPT-OSS-Überlegungen:
- Einrichten eines hochintensiven Argumentationsmoduswith_reasoning_effort("high") in Systemmeldungen konfigurieren, um tiefe Argumentationsketten zu aktivieren, insbesondere für Szenarien wie mathematische Beweise, Codegenerierung usw.
- Ausgabe im Harmony-FormatAnalyse des Analysekanals durch die openai_harmony-Bibliothek, um den vollständigen Inferenzprozess zu erhalten, kombiniert mit den Ergebnissen des letzten Kanals zur manuellen Überprüfung.
- Toolchain-Integration::
- Integration von Python-Tools zur Durchführung numerischer Berechnungen (erfordert die Konfiguration der PythonTool-Docker-Umgebung)
- Aufruf von Browser-Tools zur Validierung von Sachinformationen (erfordert EXA_API_KEY)
Es wird empfohlen, max_new_tokens synchron auf 512 oder mehr einzustellen, um die Integrität der Ausgabe zu gewährleisten, in Verbindung mit temperature=1.0, um die Kreativität zu erhalten. Tests zeigen, dass sich die Genauigkeit des Modells bei der Lösung komplexer mathematischer Probleme im Modus hoher Intensität um 37% verbessert.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGPT-OSS: OpenAIs quelloffenes großes Modell für effizientes ReasoningDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man die Inferenzqualität von GPT-OSS-Modellen für komplexe Aufgaben optimieren?
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