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Migliorare le risposte del modello con il ragionamento basato su modello
Alcuni modelli di fondazione sono in grado di eseguire il ragionamento basato su modello, grazie al quale un’attività ampia e complessa viene suddivisa in passaggi più piccoli e più semplici. Questo processo viene spesso definito ragionamento a catena di pensiero. Il ragionamento a catena di pensiero può migliorare la precisione del modello perché dà al modello la possibilità di valutare prima di rispondere. Il ragionamento basato su modello è particolarmente utile per attività come l’analisi in più fasi, problemi matematici e attività di ragionamento complesse.
Ad esempio, nell’affrontare un problema matematico, il modello può prima identificare le variabili rilevanti, quindi costruire equazioni basate sulle informazioni fornite e infine risolvere tali equazioni per arrivare alla soluzione. Questa strategia non soltanto riduce al minimo gli errori, ma rende anche il processo di ragionamento più trasparente e più facile da seguire, migliorando così la qualità dell’output del modello di fondazione.
Il ragionamento basato su modello non è necessario per tutte le attività e comporta costi aggiuntivi, tra cui una latenza e un numero di token di output maggiori. Le attività semplici che non richiedono spiegazioni aggiuntive non sono buone candidate per il ragionamento a catena di pensiero.
Si noti che non tutti i modelli consentono di configurare il numero di token di output allocati per il ragionamento basato su modello.
Il ragionamento basato su modello è disponibile per i seguenti modelli.
| Modello di fondazione | ID modello | Numero di token | Configurazione del ragionamento |
|---|---|---|---|
| Anthropic Claude Opus 4 | anthropic.claude-opus-4-20250514-v1:0 | Questo modello avrà 32.768 token, che includono sia token di output che token di ragionamento. | Il ragionamento può essere abilitato o disabilitato per questo modello utilizzando un budget di token configurabile. Per impostazione predefinita, il ragionamento è disabilitato. |
| Anthropic Claude Sonnet 4 | anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0 | Questo modello avrà 65.536 token, che includono sia token di output che token di ragionamento. | Il ragionamento può essere abilitato o disabilitato per questo modello utilizzando un budget di token configurabile. Per impostazione predefinita, il ragionamento è disabilitato. |
| Anthropic Claude 3.7 Sonnet | anthropic.claude-3-7-sonnet-20250219-v1:0 | Questo modello avrà 65.536 token, che includono sia token di output che token di ragionamento. | Il ragionamento può essere abilitato o disabilitato per questo modello utilizzando un budget di token configurabile. Per impostazione predefinita, il ragionamento è disabilitato. |
| DeepSeek DeepSeek-R1 | deepseek.r1-v1:0 | Questo modello avrà 8.192 token, che includono sia token di output che token di ragionamento. Il numero di token di pensiero non può essere configurato e il numero massimo di token di output non deve essere superiore a 8.192. | Il ragionamento è sempre abilitato per questo modello. Il modello non supporta l’attivazione e la disattivazione della funzionalità di ragionamento. |
