# Aleph Alpha ने जर्मन में तर्क करने वाला मॉडल तैयार किया

> Aleph Alpha का कहना है कि जर्मन भाषा के करीब 800,000 ट्रेनिंग उदाहरणों ने एक छोटे AI मॉडल को जर्मन में तर्क के चरण पेश करने में मदद की। इस काम से एक समझौता भी सामने आया: शुरुआत में जर्मन बेंचमार्क के स्कोर गिर गए, इसकी एक वजह यह थी कि मॉडल अपने विचारों को बार-बार दोहराने लगा।

Oossa · 2026-09-29 · https://oossa.com/hi/aleph-alpha-trains-a-model-to-reason-in-german

Aleph Alpha के शोधकर्ता Niklas Finken और Simon Thel ने एक ऐसी विधि बताई है, जिससे AI मॉडल को सिर्फ जर्मन में जवाब देना ही नहीं, बल्कि जर्मन में तर्क करना भी सिखाया जा सकता है। उन्होंने दूसरे मॉडलों को जर्मन में तर्क शुरू करने के लिए कहकर करीब 800,000 ट्रेनिंग उदाहरण तैयार किए। फिर इन उदाहरणों से 3 billion सक्रिय पैरामीटर वाले मॉडल को फाइन-ट्यून किया।

कंपनी का कहना है कि मॉडल का अंग्रेज़ी प्रदर्शन पहले जैसा ही रहा, लेकिन जर्मन गणित के स्कोर शुरुआत में गिर गए: German AIME 2026 में स्कोर 70.2 से घटकर 48.3 पर आ गया, फिर गणित के डेटा वाले सबसे अच्छे रन में 67.3 तक पहुंच गया। शोधकर्ताओं के मुताबिक, सामान्य तौर पर जर्मन डेटा जोड़ने की तुलना में उसी विषय के जर्मन डेटा को शामिल करना अधिक मददगार रहा। उन्होंने यह भी कहा कि यह तरीका अभी मॉडल को बार-बार एक ही बात दोहराने से भरोसेमंद ढंग से नहीं रोक पाता।

## तथ्य

- शोधकर्ताओं ने जर्मन भाषा में सुपरवाइज़्ड फाइन-ट्यूनिंग के करीब 800,000 उदाहरण तैयार किए।
- German AIME 2026 का स्कोर: बदलाव से पहले 70.2, शुरुआत में 48.3 और गणित के डेटा वाले सबसे अच्छे रन में 67.3।

## यह क्यों मायने रखता है

जर्मन बोलने वाले उपयोगकर्ताओं के लिए यह काम अपनी भाषा में पढ़े जा सकने वाले AI तर्क की दिशा दिखाता है, लेकिन यह भी बताता है कि भाषा में एकरूपता बेहतर करने की कीमत सटीकता और विश्वसनीयता में चुकानी पड़ सकती है।

## स्रोत और संदर्भ

1. [Through the Valley of Tears: Cold Starting German Reasoning in LLMs](https://www.aleph-alpha.com/en/blog/through-the-valley-of-tears-cold-starting-german-reasoning-in-llms/) – Aleph Alpha, 2026-09-29

अंतिम अपडेट: 2026-09-29