Der Unterschied zwischen dem Inferenz-Großmodell und dem gewöhnlichen Großmodell

Was ist das Inferenzmodell?

   Am 12. September 2024 kündigte OpenAI offiziell das OpenAI o1 Reasoning-Modell an. OpenAI behauptet, dass die Denkfähigkeit des OpenAI o1-Modells im Vergleich zum aktuellen großen Sprachmodell (GPT-4o) deutlich verbessert wurde. Da das Training des OpenAI o1-Modells eine neue KI-Trainingsmethode verwendet, die die Bedeutung des „Denkkettenprozesses“ und des bestärkenden Lernens betont, hat dies letztendlich zu einer deutlichen Verbesserung der mathematischen Logik und des Denkens geführt. Man nannte esDas große Modell mit Denkprozess ist das logische große Modell.

   Auf der offiziellen Website von OpenAI definiert OpenAI Reasoning-Modelle als Denken vor dem Antworten undErzeugen Sie intern eine lange Kette von Denkprozessen, bevor Sie dem Benutzer antworten.Gedankenketten sind eine Möglichkeit, ein großes Sprachmodell zu schrittweisem Denken zu animieren. Sie ermöglichen es dem Modell, die Zwischenschritte des Denkens explizit zu beschreiben, bevor es zur endgültigen Antwort gelangt. Ähnlich verhält es sich mit Menschen, die komplexe Probleme lösen: Sie beschreiben zunächst ihren Denkprozess. Anders ausgedrückt: Wenn das Modell eine lange Denkkette vor der Antwort hat (dieser Prozess muss Ergebnisse anzeigen können) und nach dem Ausloten vieler verschiedener Wege eine Antwort liefert, dann ist ein großes Modell mit dieser Fähigkeit ein schlussfolgerndes großes Modell.

   Obwohl es keine formale Definition gibt,Derzeit besteht in der KI-Branche und der Wissenschaft Einigkeit darüber, dass der Kern des Schlussfolgerungsmodells darin besteht, sich mit Fällen zu befassen, die eine mehrstufige logische Schlussfolgerung erfordern.Komplexe Probleme, die gelöst werden können.

Begründung LLM Wie unterscheidet es sich vom Standard Large Model (Standard LLM)?

Nehmen wir ein einfaches Beispiel:

Nicht-inferentielle Fragen: Geben Sie die Antwort direkt und ohne Begründung (Wo ist die Hauptstadt von Südkorea?)

Denkprobleme: Sie müssen zunächst das Problem und die Beziehung zwischen den beiden verstehen und dann das entsprechende Problem Schritt für Schritt lösen (ein Lastwagenzug fuhr vier Stunden lang mit 96 km/h. Wie weit ist er insgesamt gefahren?). Anschließend müssen Sie zunächst das mathematische Problem „Entfernung = Geschwindigkeit * Zeit“ verstehen.

Ein gewöhnliches großes Sprachmodell (LLM) kann direkt eine kurze Antwort ausgeben (wie etwa „240 Kilometer“), während die Eigenschaft des Schlussfolgerungsmodells darin besteht, den Zwischenableitungsprozess anzuzeigen.

Schritt 1: Identifizieren Sie die Art des Problems (Geschwindigkeit, Zeit und Entfernung)

Schritt 2: Wenden Sie die Formel Entfernung = Geschwindigkeit x Zeit an

Schritt 3: Setzen Sie die Zahlen ein und berechnen Sie 60 mph × 4 Stunden = 240 Meilen

Wie wählt man für verschiedene Szenen das passende Großmodell aus?

Reasoning-Modelle eignen sich gut zum Lösen komplexer Aufgaben wie Rätseln, mathematischen Problemen und anspruchsvollen Programmieraufgaben, sind aber für einfachere Aufgaben wie Zusammenfassungen, Übersetzungen oder die Beantwortung wissensbasierter Fragen nicht immer notwendig oder effizient. Die Verwendung von Reasoning-Modellen für jede Aufgabe kann ineffizient und fehleranfällig sein. Anders ausgedrückt: Nicht alle Szenarioaufgaben eignen sich für das Reasoning großer Modelle. Daher ist es besonders wichtig, für verschiedene Szenarien das richtige große Modell auszuwählen. Im Folgenden finden Sie einige Ansichten und Zusammenfassungen als Referenz.

Große Inferenzmodelle müssen normalerweise trainiert und gestärkt werden.Derzeit gibt es vier Hauptmethoden zum Trainieren großer Inferenzmodelle: Inferenzzeiterweiterung, reines Verstärkungslernen, überwachtes Feintuning kombiniert mit Verstärkungslernen sowie reines überwachtes Feintuning und Destillation.Dieser Teil des Inhalts ist professioneller und ausführlicher. Interessierte Freunde können weitere offizielle Texte oder Dokumente lesen. Weitere Details werden vorerst nicht wiederholt.