Reddit-fund: Forbud mod tre ord gør Qwen-modeller skarpere

En Reddit-tråd i gruppen r/LocalLLaMA har vist noget overraskende: Hvis man forbyder den kinesiske AI-model Qwen at bruge de engelske ord »wait« (vent), »maybe« (måske) og »perhaps« (måske), bliver modellen bedre til at løse matematikopgaver og bruger færre ord for at nå frem til svaret.

Brugeren testede modellen Qwen3.5-4B på 50 matematikopgaver fra testsættet MATH-500. Når de tre ord blev blokeret, blev modellens svar mere præcise, og selve svaret fyldte 11-19 procent mindre tekst end normalt.

Baggrunden er, at AI-sprogmodeller som Qwen ofte »tænker højt«, inden de giver et svar. I den proces bruger modellen tit tøvende ord som »vent« eller »måske« for at overveje sig selv om igen. Det lyder som eftertænksomhed, men ifølge fundet tilføjer det ikke noget til selve regnestykket, det gør bare svaret længere og dyrere at generere.

Teknikken kaldes en logit bias, altså et lille straf-point, som gør det mindre sandsynligt, at modellen vælger bestemte ord, uden at man skal træne modellen om fra bunden. Man justerer den simpelthen, mens den kører.

Opdagelsen fra Reddit-tråden, som fik over 300 upvotes, er sidenhen blevet bakket op af en videnskabelig undersøgelse fra juni 2025 med titlen »Wait, We Don't Need to 'Wait'!«. Her fandt forskere, at man kunne gøre AI-modellers ræsonnement 27-51 procent kortere på tværs af ti forskellige tests, uden at nøjagtigheden blev dårligere.

For almindelige brugere betyder det, at AI-modeller potentielt kan svare hurtigere og billigere at drive, uden at det går ud over kvaliteten af svarene. Det er endnu uklart, om AI-selskaber som Alibaba, der står bag Qwen, vil indbygge denne slags justeringer i deres kommende modeller.