Schlüsselmethoden zur Optimierung der Genauigkeit komplexer Schlussfolgerungen
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 ist für komplexes Denken konzipiert und seine Genauigkeit kann durch..:
- Den Denkmodus aktivierenDas Modell erzeugt standardmäßig Zwischenschritte mit -Tags, und diese strukturierte Ausgabe erleichtert die Überprüfung der Korrektheit der Ideen.
- Sicherstellung eines angemessenen KontextesEs wird empfohlen, eine Kontextlänge von ≥131072 Token beizubehalten, um genügend Platz für mehrstufige Schlussfolgerungen zu haben.
- Anpassen der DekodierungsstrategieVermeiden Sie eine gierige Dekodierung, empfehlen Sie die Strahlensuche oder das Top-P-Sampling, um Wiederholungen zu reduzieren und die Vielfalt zu erhöhen.
- Mechanismus der schrittweisen ÜberprüfungFür Aufgaben wie mathematische Beweise kann es erforderlich sein, dass das Modell schrittweise Ausgaben erzeugt und die wichtigsten Schritte manuell überprüft.
- Integration von externen ToolsValidierung von Zwischenergebnissen durch die Integration von Qwen-Agent in Tools wie Kalkulatoren, Code Executors usw.
Bei der Bearbeitung von Matheaufgaben kann beispielsweise die folgende Struktur von Stichwörtern verwendet werden:
Bitte beweisen Sie den Kleinen Satz von Fermat Schritt für Schritt und machen Sie bei jedem kritischen Schritt eine Pause, damit ich ihn bestätigen kann.
Diese Interaktion verbessert die Zuverlässigkeit komplexer Schlussfolgerungen erheblich.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelQwen3-235B-A22B-Thinking-2507: Ein großes Sprachmodell zur Unterstützung komplexer SchlussfolgerungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Genauigkeit von Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 bei komplexen Denkaufgaben verbessern?
