La diferencia entre el modelo grande de inferencia y el modelo grande ordinario

¿Qué es el modelo de inferencia?

   El 12 de septiembre de 2024, OpenAI anunció oficialmente el modelo de razonamiento OpenAI o1. OpenAI afirma que la capacidad de razonamiento del modelo OpenAI o1 ha mejorado considerablemente en comparación con el modelo de lenguaje grande actual (GPT-4o). Dado que el entrenamiento del modelo OpenAI o1 utiliza un nuevo método de entrenamiento de IA, que enfatiza la importancia del proceso de "cadena de pensamiento" y el aprendizaje por refuerzo, ha resultado en una mejora significativa en la lógica y el razonamiento matemático. Se empezó a llamar...El gran modelo con proceso de pensamiento es el gran modelo de razonamiento..

   En el sitio web oficial de OpenAI, OpenAI define los modelos de razonamiento como pensar antes de responder yGenere una larga cadena de procesos de pensamiento internamente antes de responder al usuario.El encadenamiento de pensamientos es una forma de inducir a un modelo de lenguaje extenso a razonar paso a paso. Permite al modelo escribir explícitamente los pasos intermedios del razonamiento antes de llegar a la respuesta final. Esto es similar a lo que ocurre cuando los humanos resuelven problemas complejos: primero escriben su proceso de pensamiento. En otras palabras, si el modelo tiene una larga cadena de pensamiento antes de responder (este proceso debe ser capaz de mostrar resultados) y da una respuesta tras explorar diversas vías, entonces un modelo extenso con esta capacidad es un modelo extenso de razonamiento.

   Aunque no existe una definición formal,En la actualidad, existe un consenso en la industria y el mundo académico de la IA de que el núcleo del modelo de razonamiento es abordar aquellos que requieren una deducción lógica de múltiples pasos.Problemas complejos que pueden resolverse.

LLM en razonamiento ¿En qué se diferencia del Modelo Grande Estándar (LLM Estándar)?

Tomemos un ejemplo sencillo:

Preguntas no inferenciales: Da la respuesta directamente sin ningún razonamiento (¿Dónde está la capital de Corea del Sur?)

Problemas de razonamiento: Primero debes comprender cuál es el problema y cuál es la relación entre ellos, y luego resolver el problema correspondiente paso a paso (un tren de camiones viajó a 96 km/h durante 4 horas. ¿Qué distancia recorrió en total?). Luego, debes comprender el problema matemático de "distancia = velocidad * tiempo".

Un modelo de lenguaje grande (LLM) ordinario puede generar directamente una respuesta corta (como "240 kilómetros"), mientras que la característica del modelo de razonamiento es mostrar el proceso de derivación intermedia.

Paso 1: Identificar el tipo de problema (velocidad, tiempo y distancia)

Paso 2: Aplicar la fórmula distancia = velocidad x tiempo

Paso 3: Inserta los números y calcula 60 mph × 4 horas = 240 millas

¿Cómo elegir el modelo grande apropiado para diferentes escenas?

Los modelos de razonamiento son eficaces para resolver tareas complejas como rompecabezas, problemas matemáticos y tareas de codificación complejas, pero no siempre son necesarios ni eficientes para tareas más sencillas como la síntesis, la traducción o la respuesta a preguntas basadas en el conocimiento. Usar modelos de razonamiento para cada tarea puede ser ineficiente y propenso a errores. En otras palabras, no todas las tareas de escenario son adecuadas para razonar con modelos grandes, por lo que es especialmente importante elegir el modelo grande adecuado para diferentes escenarios. A continuación, se presentan algunas perspectivas y resúmenes como referencia.

La inferencia de modelos grandes generalmente requiere entrenamiento y mejoras.Actualmente existen cuatro métodos principales para entrenar modelos de inferencia grandes: expansión del tiempo de inferencia, aprendizaje de refuerzo puro, ajuste fino supervisado combinado con aprendizaje de refuerzo, y ajuste fino y destilación supervisados puros.Esta parte del contenido es más profesional y detallada. Los interesados pueden consultar más textos o documentos oficiales. No se repetirán más detalles por el momento.