Reasoning-Modelle sind fortschrittliche Systeme in der Künstlichen Intelligenz (KI), die die Fähigkeit besitzen, logische Schlussfolgerungen zu ziehen und komplexe Probleme zu lösen. Diese Modelle gehen über die einfache Textgenerierung hinaus und ermöglichen es der KI, durch interne Gedankenschritte zu “denken” und strukturiert Lösungen zu entwickeln
Hauptmerkmale
Zu den Hauptmerkmalen von Reasoning-Modellen gehört das logische Schlussfolgern, das verschiedene Arten des logischen Denkens umfasst. Dazu zählen deduktives Reasoning, bei dem spezifische Schlussfolgerungen aus allgemeinen Regeln abgeleitet werden, induktives Reasoning, das Wahrscheinlichkeiten basierend auf Beobachtungen generiert, und abduktives Reasoning, das die wahrscheinlichste Erklärung für eine gegebene Situation identifiziert. Oft sind diese Modelle in Expertensysteme integriert, die auf einer strukturierten Wissensbasis basieren. Sie wenden logische Regeln an, um neue Informationen abzuleiten oder Entscheidungen zu treffen.
Fortschritte in der KI-Forschung
OpenAI’s o3 zeigt beeindruckende Leistungen in verschiedenen Benchmarks:
- 71,7% Genauigkeit im “SWE-Bench Verified” Benchmark, eine Steigerung von über 20% gegenüber o16
- Elo-Wertung von 2727 im “Codeforces”-Benchmark für Wettbewerbsprogrammierung
- 87,7% Genauigkeit im “GPQ Diamond”-Benchmark, der Fähigkeiten von Mathematik-Doktoranden testet
- Über 25% Genauigkeit im “Frontier Math Benchmark”, während frühere Modelle unter 2% lagen
Google DeepMind erforscht innovative Techniken wie das “Chain-of-Thought-Prompting” zur Verbesserung des Reasonings in Large Language Models.
LlamaV-o1: Ein Durchbruch in multimodaler KI
Forscher der MBZUAI haben LlamaV-o1 vorgestellt, ein KI-Modell, das komplexe Text- und Bildverarbeitungsaufgaben meistern kann. Es zeichnet sich durch transparente Denkprozesse aus und übertrifft Konkurrenten wie Claude 3.5 Sonnet und Gemini 1.5 Flash in Benchmarks, bei fünfmal schnellerer Inferenz.
Neue Ansätze im Prompting
Experten empfehlen, ausführliche “Briefs” statt kurzer Prompts zu verwenden, die viel Kontext über das gewünschte Ergebnis, den Nutzer und das Ausgabeformat enthalten. Diese Herangehensweise ermöglicht es den Modellen, ihre autonomen Reasoning-Fähigkeiten voll auszuschöpfen.
Diese Entwicklungen markieren einen bedeutenden Wandel von einfachen Sprachmodellen zu komplexeren Systemen, die Probleme in Teilschritte zerlegen und mehrstufige Lösungsansätze entwickeln können. Trotz höherer Kosten zeigt die wachsende Zahl von Anwendern, dass diese neue Generation von KI-Modellen einen bedeutenden Fortschritt in der Entwicklung künstlicher Intelligenz darstellt.
Quellen:
OpenAI bringt neues Reasoning-Modell „o3“ an den Start
Wie OpenAI o1 das Denken in der KI neu definiert
LlamaV-o1 is the AI model that explains its thought process—here’s why that matters
Do new AI reasoning models require new approaches to prompting?