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Forschung 🇺🇸

Verwaltung von Reasoning-Stufen in großen Sprachmodellen

Sebastian Raschka erklärt, wie Reasoning-Modi unterschiedlicher Komplexität (niedrig, mittel, hoch) in großen Sprachmodellen funktionieren. Er diskutiert Methoden des bestärkenden Lernens mit überprüfbaren Belohnungen sowie Mechanismen zum Wechsel zwischen den Modi, einschließlich Ansätze, die in Modellen wie DeepSeek-R1, Qwen3 und GPT-5.6 verwendet werden.

OpenAI

DeepSeek

Moonshot AI

Sebastian Raschka27.07 · 20:04

Modelle 🇨🇳

Qwen3-Coder: Das agentischste Modell von Alibaba Qwen für Code

Alibaba Qwen hat Qwen3-Coder veröffentlicht, ein Flaggschiff-Codemodell mit insgesamt 480 Milliarden Parametern und 35 Milliarden aktiven Parametern, das unter den offenen Modellen bei agentischen Codierungsaufgaben, Browsernutzung und Tool-Nutzung Spitzenergebnisse erzielt. Das Modell unterstützt einen Kontext von 256.000 Tokens (bis zu 1 Million mit Extrapolation), wurde mit 7,5 Billionen Tokens trainiert, davon 70 % Code, und nutzt großflächiges Reinforcement Learning, einschließlich langfristigem RL für mehrschrittige Interaktionen in Umgebungen. Zusammen mit dem Modell wurde das auf Gemini Code basierende Qwen Code Tool als Open Source veröffentlicht.

Alibaba/Qwen

Alibaba Qwen27.07 · 18:03

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