推理大模型和一般大模型的區別 什麼是推理大模型 2024年9月12日，OpenAI官方宣布了OpenAI o1推理大模型。 OpenAI宣稱OpenAI o1大模型推理能力相比較當前的大語言模型（GPT-4o）有了大幅提升。由於OpenAI o1模型的訓練使用了一種新的AI訓練方法，強調了「思考鏈」過程和強化學習的重要性，最終導致它在數學邏輯和推理方面有了大幅提升，大家開始稱這裡有思考過程的大模型為推理大模型。 在OpenAI的官網上，OpenAI定義推理模型是在回答之前先思考，並在回覆使用者之前，在內部產生一長串的思考鏈過程。思維鍊是一種提示大語言模型進行逐步推理的方法。它讓模型在得出最終答案之前，先明確地寫出推理的中間步驟。這就像人類在解決複雜問題時會先把思考過程寫下來一樣。也就是說，如果模型在回覆你之前有一長串的思考過程（這個過程必須可以顯示輸出），探索了很多不同的路徑之後給出答案，那麼有這個能力的大模型就是推理大模型。 雖然沒有正式定義，但是目前AI產業界和學術界都有這樣的共識：推理模型的核心在於處理那些需要多步驟邏輯推導才能解決的複雜問題。推理大模型 (Reasoning LLM) 與普通大模型的差異 (Standard LLM)？舉一個簡單的例子：非推理問題：直接給答案，無需推導過程（韓國的首都在哪裡？）推理問題：需要先去理解問題是什麼，他們之間有什麼關係，然後再分步驟去解決對應的問題（一列卡車以每小時60英里的速度行駛了4個小時，共行駛了多少距離？）那麼就需要先去理解數學裡的“距離=速度*時間”問題。普通的大語言模型（LLM）可能會直接輸出簡短的答案（例如「240公里」），而推理模型的特徵就是要展示中間推導的過程。步驟1：辨識問題類型（速度、時間與距離的關係）步驟2：應用公式距離= 速度× 時間步驟3：代入數值計算60 mph × 4小時= 240英里 不同的場景如何選擇合適的大模型？推理模型擅長解決複雜的任務，如解謎、數學問題和具有挑戰性的編碼任務，但譬如總結、翻譯或基於知識的問答等較簡單的任務，它們並非總是必要或高效的。對每個任務都使用推理模型可能因此而效率低且容易出錯。也就是說，不是所有場景任務都適合推理大模型，那麼不同的場景選擇合適的大模型就特別重要了，以下是一些觀點和總結，可供參考。特點普通大模型(Standard LLM)推理大模型(Reasoning LLM)適用場景文本生成、翻譯、摘要、基礎知識問答複雜推理、解謎、數學、編碼難題複雜問題的解決能力一般，難以處理多步驟的複雜問題優秀，能進行深度思考與邏輯推理擅長的任務領域撰寫新聞稿，翻譯文章，產生產品描述，回答常識問題解複雜邏輯謎題，寫出複雜演算法，數學證明運算的效率較高，反應速度快，資源消耗相對較小較低，推理時間較長，資源消耗大泛化/普適性能力相對較弱，更依賴訓練數據更強，能更好地適應新問題和未知場景幻覺風險/數據失真較低，更依賴已知的知識和模式較高，可能出現「過度思考」導致的錯誤答案成本控制通常較低通常較高 推理大模型通常是需要訓練和強化的，目前訓練推理大模型主要有4類方法，分別為推理時擴展、純強化學習方法、監督微調與強化學習結合及純粹監督微調與蒸餾。這部分內容主要更專業更深層次，有興趣的夥伴可以看更多官方原文或論文，更多細節暫時不再贅述。
