Matthias Eberhardt

Um modelo de raciocínio, também conhecido como modelo de linguagem de raciocínio (RLM) ou grande modelo de raciocínio (LRM), é um tipo de grande modelo de linguagem (LLM) que foi especificamente treinado para resolver tarefas complexas que exigem várias etapas de raciocínio lógico. Esses modelos demonstram desempenho superior em tarefas de lógica, matemática e programação em comparação com os LLMs padrão. Eles possuem a capacidade de revisitar e revisar (backtracking) etapas de raciocínio anteriores e utilizar computação adicional durante a inferência como um método para escalar o desempenho, complementando as abordagens tradicionais de escala baseadas no tamanho dos dados de treinamento, parâmetros do modelo e computação de treinamento.

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