Principais métodos para otimizar a precisão do raciocínio complexo
O Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 foi projetado para raciocínio complexo e sua precisão pode ser aprimorada ainda mais com..:
- Ativação do modo de pensamento: o modelo gera etapas de inferência intermediárias com tags por padrão, e essa saída estruturada facilita a verificação da correção das ideias
- Garantia de um contexto adequadoRecomenda-se manter um comprimento de contexto de ≥131072 tokens para fornecer espaço suficiente para o raciocínio em várias etapas
- Ajuste da estratégia de decodificaçãoEvite a decodificação gananciosa, recomende a pesquisa de feixe ou a amostragem top-p para reduzir a repetição e aumentar a diversidade.
- Mecanismo de verificação passo a passoPara tarefas como provas matemáticas, pode ser necessário que o modelo produza passo a passo e valide manualmente as principais etapas.
- Integração de ferramentas externasValidação de resultados intermediários por meio da integração do Qwen-Agent com ferramentas como calculadoras, executores de código, etc.
Por exemplo, ao lidar com problemas de matemática, a seguinte estrutura de palavras-chave pode ser usada:
'Por favor, prove o Pequeno Teorema de Fermat passo a passo e faça uma pausa em cada etapa crítica para que eu confirme'.
Essa interação melhora significativamente a confiabilidade do raciocínio complexo.
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