Forskere og selskaper bruker fem hovedtilnærminger for å få store språkmodeller til å resonnere mer presist.
Teknikkene hjelper LLM-er til å utføre mer systematisk resonnering innen kunstlig intelligens (KI). Chain‑of‑Thought-prompting ber modeller om mellomtrinn før svar, mens inference‑time compute scaling øker beregningsarbeid under generering (selv‑konsistens, valg av «lav/medium/høy» tenkeinnsats i modeller som o3‑mini, og «budget forcing» med gjentatte «Wait»-token og en «Final Answer:»-markør). Reinforcement learning og flertrinnstrening belønner korrekte resonnementer (eksempler: OpenAI o1, DeepSeek‑R1 og R1‑Zero, samt Alibaba QwQ‑32B). Nye backtracking‑metoder lar modeller spole tilbake og utforske alternativer (Wang et al. fra Tencent AI Lab og Yang et al. viste store forbedringer), og verktøysbruk kobler modeller til kalkulatorer, kodekjørere og API‑er (QwQ‑32B, Google Gemini 2.0 Flash Thinking). Toppmodellene kombinerer flere av disse teknikkene for å øke nøyaktighet og robusthet.
For AI‑Norge er dette relevant fordi norske utviklere og forskningsmiljøer opererer med internasjonale språkmodeller og verktøy, og de samme metodene vil prege modellers evne til å løse matematikk, koding og flertrinnslogikk i norske anvendelser.
Kilde: https://topbots.com/how-do-llms-reason | Sammendraget er KI-generert med OpenAI API og kvalitetssikret av redaksjonen i Ainy.no
