推理大模型和普通大模型的区别 什么是推理大模型 2024年9月12日，OpenAI官方宣布了OpenAI o1推理大模型。OpenAI宣称OpenAI o1大模型推理能力相比较当前的大语言模型（GPT-4o）有了大幅提升。由于OpenAI o1模型的训练使用了一种新的AI训练方法，强调了“思维链”过程和强化学习的重要性，最终导致它在数学逻辑和推理方面有了大幅提升，大家开始称这里有思考过程的大模型为推理大模型。 在OpenAI的官网上，OpenAI定义推理模型是在回答之前进行思考，并在回复用户之前，在内部生成一长串的思维链过程。思维链是一种提示大语言模型进行逐步推理的方法。它让模型在得出最终答案之前，先显式地写出推理的中间步骤。这就像人类解决复杂问题时会先把思考过程写下来一样。也就是说，如果模型在回复你之前有一长串的思考过程（这个过程必须可以显示输出），探索了很多不同的路径之后给出答案，那么有这个能力的大模型就是推理大模型。 虽然没有正式定义，但是目前AI产业界和学术界都有这样的共识：推理模型的核心在于处理那些需要多步骤逻辑推导才能解决的复杂问题。推理大模型 (Reasoning LLM) 与普通大模型的区别 (Standard LLM)？举一个简单的例子：非推理问题：直接给答案，无需推导过程（韩国的首都在哪里？）推理问题：需要先去理解问题是什么，他们之间有什么关系，然后再分步骤去解决对应的问题（一列卡车以每小时60英里的速度行驶了4个小时，共行驶了多少距离？）那么就需要先去理解数学里的“距离=速度*时间”问题。普通的大语言模型（LLM）可能会直接输出简短的答案（例如“240公里”），而推理模型的特点就是要展示中间推导的过程。步骤1：识别问题类型（速度、时间与距离的关系）步骤2：应用公式距离 = 速度 × 时间步骤3：代入数值计算60 mph × 4小时 = 240英里 不同的场景如何选择合适的大模型？推理模型擅长解决复杂的任务，如解谜、数学问题和具有挑战性的编码任务，但譬如总结、翻译或基于知识的问答等较简单的任务，它们并非总是必要或高效的。对每个任务都使用推理模型可能因此而效率低下且容易出错。也就是说，不是所有场景任务都适合推理大模型，那么不同的场景选择合适的大模型就尤为重要了，以下是一些观点和总结，可供参考。特点普通大模型 (Standard LLM)推理大模型(Reasoning LLM)适用场景文本生成、翻译、摘要、基础知识问答复杂推理、解谜、数学、编码难题复杂问题的解决能力一般，难以处理多步骤的复杂问题优秀，能进行深度思考和逻辑推理擅长的任务领域撰写新闻稿，翻译文章，生成产品描述，回答常识问题解决复杂逻辑谜题，编写复杂算法，数学证明运算的效率较高，响应速度快，资源消耗相对较小较低，推理时间较长，资源消耗大泛化/普适性能力相对较弱，更依赖于训练数据更强，能更好地适应新问题和未知场景幻觉风险/数据失真较低，更依赖于已知的知识和模式较高，可能出现“过度思考”导致的错误答案成本控制通常更低通常更高 推理大模型通常是需要训练和强化的，当前训练推理大模型主要有4类方法，分别是推理时扩展、纯强化学习方法、监督微调与强化学习结合和纯监督微调与蒸馏。这部分内容主要更专业更深层次，感兴趣的小伙伴可以看更多官方原文或者论文，更多细节暂时不再赘述。
