Az utóbbi időben egyre nagyobb figyelem irányul a hosszú gondolkodási lánccal dolgozó matematikai és kódolási modellekre. A bemutatott videóban egy új, 7 milliárd paraméteres, az Nvidia által fejlesztett modellt vizsgálnak, fókuszban a hosszú láncú következtetések képességével.
Az anyag részletesen bemutatja, hogyan lehet telepíteni és helyben tesztelni a Reason Nemotron 1.1-7B modellt, külön kitérve a szükséges hardverre és szoftveres beállításokra. Külön érdekességként említi, hogy a modell érzékenyen reagál a rendszer prompt beállításaira, ezért ezek pontos megadására is hangsúlyt helyeznek.
A teszt során egy valódi, komplex matematikai problémán keresztül vizsgálják, miként képes a modell lépésről lépésre átgondolni, ellenőrizni saját logikáját, alternatívákat mérlegelni, és minden részletet kidolgozni, hasonló módon, mint az emberi gondolkodás. Közben több technikai aspektust, például a VRAM-használatot is bemutatnak.
Felmerül a kérdés, hogy a hosszú gondolkodási láncú megközelítés mennyire lehet hasznos komplex problémák esetén, és mennyire tudják ezek a modern modellek elkerülni a gyakori hibákat, mint például a túlzott leegyszerűsítést vagy a ‘hallucinációt’.
