複雑な推論の精度を最適化する主な方法
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507は複雑な推論のために設計されており、その精度をさらに高めることができる：
- 思考モードの有効化このモデルはデフォルトでタグを使った中間推論ステップを生成し、この構造化された出力はアイデアの正しさの検証を容易にする。
- 適切な文脈の確保多段階推論に十分なスペースを提供するために、コンテキストの長さを≥131072トークンに維持することが推奨される。
- デコード戦略の調整貪欲なデコードは避け、繰り返しを減らして多様性を高めるために、ビームサーチやトップpサンプリングを推奨する。
- 段階的検証メカニズム数学的証明のようなタスクの場合、モデルはステップごとの出力を生成し、重要なステップを手動で検証する必要があります。
- 外部ツールの統合Qwen-Agentと電卓やコードエグゼキュータなどのツールとの統合による中間結果の検証。
例えば、数学の問題を扱う場合、次のようなキュー・ワードの構成が使える：
フェルマーの小定理を一歩一歩証明し、各重要ステップで私が確認できるように一時停止してください』。
この相互作用は、複雑な推論の信頼性を大幅に向上させる。
この答えは記事から得たものである。Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507: 複雑な推論をサポートする大規模言語モデルについて
