Mit Hilfe der Systemabfrage imReasoning: highParameterkonfigurationen, die die Transparenz des Argumentationsprozesses des Modells deutlich erhöhen. Auf hohen Argumentationsebenen zeigt das Modell die komplette Chain-of-Thought an und liefert damit 40% mehr Erklärungsgehalt als das Basismodell. Dies ist besonders wichtig für Szenarien wie akademische Forschung und komplexe Problemlösungen und unterstützt die Nutzung des Modells durch dieReasoning languagegibt die Ausgabesprache an und ermöglicht so eine sprachenübergreifende Wissensinferenz.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSammlung von Skripten und Tutorials zur Feinabstimmung von OpenAI GPT OSS ModellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Die Einstellung der Inferenzstufe wirkt sich auf den Detaillierungsgrad der Ausgabe des Modells aus
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