複雑なタスクに対するGPT-OSSモデルの推論品質を最適化するには？

2025-08-19

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最適化プログラム

GPT-OSSの推論の質を向上させるための3つの重要なステップ：

高強度推理モードの設定特に数学的証明やコード生成などのシナリオのために、深い推論チェーンをアクティブにするために、システムメッセージで.with_reasoning_effort("high")を設定します。
ハーモニー・フォーマットによる出力openai_harmonyライブラリを通して分析チャンネルを解析し、完全な推論プロセスを得る。
ツールチェーン統合::
- 数値計算を行うためのPythonツールの統合（PythonTool Docker環境の設定が必要）
- ブラウザツールを呼び出して事実情報を検証する(EXA_API_KEYが必要)

出力の完全性を確保するために、max_new_tokensを512以上に同期調整し、創造性を維持するためにtemperature=1.0と併用することを推奨する。テストによると、高強度モードで複雑な数学的問題を解くモデルの精度は37%向上した。