ThinkPatterns-21k - систематическое исследование влияния моделей мышления в больших языковых моделях (LLMs).

Маленькие модели (<30 млрд параметров) работают лучше с четкими, структурированными инструкциями, в то время как большие, самые продвинутые модели (>32 млрд параметров) показывают лучшие результаты, когда им дают больше свободы для неструктурированных рассуждений в формате "монолога".