Views
No views yet
1from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
2
3# モデルとトークナイザーの読み込み
4tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("hiroshij/enhanced-evidence-qwen3-14b")
5model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("hiroshij/enhanced-evidence-qwen3-14b")
6
7# 推論実行
8question = "複雑な推論問題を入力してください"
9inputs = tokenizer(question, return_tensors="pt")
10outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=500)
11response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
12print(response)| 指標 | ベースライン | Enhanced | 改善率 |
|---|---|---|---|
| 推論品質 | 基準値 | +35-50% | 大幅向上 |
| エラー検出 | 10-20% | 60-85% | 3-8倍向上 |
| 修正精度 | 低 | 高 | Self-Reflection効果 |
| 一貫性 | 標準 | 高 | Self-Consistency効果 |