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Gestion des niveaux de raisonnement dans les grands modèles de langage

Sebastian Raschka explique comment les modes de raisonnement de complexité variable (faible, moyenne, élevée) fonctionnent dans les grands modèles de langage. Il aborde les méthodes d'apprentissage par renforcement avec récompenses vérifiables, ainsi que les mécanismes de basculement entre les modes, y compris les approches utilisées dans des modèles comme DeepSeek-R1, Qwen3 et GPT-5.6.

OpenAI

DeepSeek

Moonshot AI

Sebastian Raschka27.07 · 20:04

Modèles 🇨🇳

Qwen3-Coder : le modèle d'IA le plus agentique d'Alibaba Qwen pour le code

Alibaba Qwen a publié Qwen3-Coder, un modèle de code phare avec 480 milliards de paramètres au total et 35 milliards de paramètres actifs, atteignant des résultats de pointe parmi les modèles ouverts dans les tâches agentiques de codage, l'utilisation du navigateur et l'utilisation d'outils. Le modèle prend en charge un contexte de 256 000 tokens (jusqu'à 1 million avec extrapolation), a été entraîné sur 7 500 milliards de tokens dont 70 % de code, et utilise un apprentissage par renforcement à grande échelle, y compris l'apprentissage par renforcement à long horizon pour l'interaction multi-étapes dans des environnements. Parallèlement au modèle, l'outil Qwen Code basé sur Gemini Code a été open-sourcé.

Alibaba/Qwen

Alibaba Qwen27.07 · 18:03

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