Technische Architektur für Reasoning-Fähigkeiten von Seed-OSS
Das Modell Seed-OSS-36B verwendet das folgende innovative Design, um leistungsstarke Argumentationsfähigkeiten zu erreichen:
- mathematische Argumentation40%: Verbesserung der Genauigkeit bei AIME-Benchmarks
- CodegenerierungLiveCodeBench-Bewertung zeigt, dass seine Problemlösungseffizienz vor der seiner Konkurrenten liegt 15%
- Dynamische HaushaltskontrolleDer Parameter thinking_budget erlaubt es dem Entwickler, die Tiefe der Argumentation nach Bedarf anzupassen.
Für das Modelltraining werden nur 12 Billionen Token benötigt, um die aktuelle Leistung zu erreichen, was die Effizienz des Algorithmus beweist. Praktische Anwendungen unterstützen die Funktion zum automatischen Aufruf von Werkzeugen, um die Verarbeitung von Berechnungen, Abfragen und anderen Agentenaufgaben zu automatisieren.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSeed-OSS: Open Source Large Language Models für Long Context Reasoning und vielseitige AnwendungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Das Denkvermögen von Seed-OSS ist für die Bewältigung komplexer Aufgaben optimiert
