大型語言模型（LLM）迅速從簡單的文本預測系統轉變為能夠應對複雜挑戰的高級推理引擎。這些模型最初是為了預測句子中的下一個單詞，現在已促進了求解數學方程，編寫功能代碼並做出數據驅動的決策。推理技術的開發是這種轉換背後的關鍵驅動力，使AI模型可以以結構化和邏輯方式處理信息。本文探討了諸如Openai的O3，Grok 3，DeepSeek R1，Google的Gemini 2.0和Claude 3.7十四行詩之類的模型背後的推理技術，突出了它們的優勢並比較其性能，成本和可擴展性。
大語言模型中的推理技術
為了了解這些LLM的原因如何不同，我們首先需要查看這些模型正在使用的不同推理技術。在本節中，我們提出了四種關鍵推理技術。
- 推理時間計算縮放
該技術通過在響應生成階段分配額外的計算資源來改善模型的推理，而無需更改模型的核心結構或重新訓練。它允許模型通過產生多個潛在答案，評估它們或通過其他步驟來完善其輸出來“更加努力地思考”。例如，在解決複雜的數學問題時，模型可能會將其分解為較小的部分，並依次通過每個部分進行工作。這種方法對於需要深入思考的任務特別有用，例如邏輯難題或複雜的編碼挑戰。儘管它提高了響應的準確性，但該技術還會導致運行時成本較高，響應時間較慢，使其適用於精確度比速度更重要的應用。 - 純強化學習（RL）
在此技術中，該模型通過獎勵正確答案和懲罰錯誤來通過反複試驗進行培訓。該模型與環境（例如一組問題或任務）進行交互，並通過根據反饋調整其策略來學習。例如，當負責編寫代碼時，該模型可能會測試各種解決方案，如果代碼成功執行，則會獲得獎勵。這種方法模仿了一個人如何通過練習學習遊戲，使模型能夠隨著時間的推移適應新的挑戰。但是，純RL可能是計算要求的，有時甚至不穩定，因為該模型可能會發現不反映真正理解的快捷方式。 - 純監督微調（SFT）
該方法通過僅根據人類或更強大的模型創建的高質量標籤數據集訓練模型來增強推理。該模型學會從這些示例中復制正確的推理模式，從而使其有效且穩定。例如，為了提高其求解方程的能力，該模型可能會研究解決問題的集合，學習遵循相同的步驟。這種方法很簡單且具有成本效益，但在很大程度上依賴於數據的質量。如果這些例子很弱或有限，則該模型的性能可能會受到影響，並且可能在訓練範圍之外的任務中掙扎。 Pure SFT最適合明確，可靠的例子可用的明確定義的問題。 - 用監督的微調（RL+SFT）進行強化學習
該方法將監督微調的穩定性與增強學習的適應性相結合。模型首先在標記的數據集上接受了監督培訓，該數據集提供了堅實的知識基礎。隨後，加強學習有助於完善模型解決問題的技能。這種混合方法平衡了穩定性和適應性，為複雜的任務提供了有效的解決方案，同時降低了行為不穩定的風險。但是，它比純監督的微調需要更多的資源。
領先LLM的推理方法
現在，讓我們研究如何在OpenAI的O3，Grok 3，DeepSeek R1，Google的Gemini 2.0和Claude 3.7 SONNET等領先的LLM中應用這些推理技術。
- Openai的O3
OpenAI的O3主要使用推理時間計算縮放來增強其推理。通過在響應生成期間專用額外的計算資源，O3能夠在高級數學和編碼等複雜任務上提供高度準確的結果。這種方法允許O3在ARC-AGI測試等基准上表現出色。但是，它以更高的推理成本和較慢的響應時間為本，使其最適合精確度至關重要的應用，例如研究或技術解決問題。 - Xai的Grok 3
由XAI開發的Grok 3將推理時間計算縮放與專業硬件相結合，例如符號數學操縱等任務的協作處理器。這種獨特的體系結構允許Grok 3快速準確地處理大量數據，從而使其對於財務分析和實時數據處理等實時應用程序非常有效。儘管Grok 3提供了快速的性能，但其高計算需求可以提高成本。它在速度和準確性至關重要的環境中表現出色。 - DeepSeek R1
DeepSeek R1最初使用純強化學習來訓練其模型，從而使其能夠通過反複試驗制定獨立的問題解決策略。這使DeepSeek R1適應能力，並能夠處理陌生的任務，例如復雜的數學或編碼挑戰。但是，純RL可以導致不可預測的產出，因此DeepSeek R1在後期階段結合了監督的微調，以提高一致性和連貫性。這種混合方法使DeepSeek R1成為優先級優先於拋光響應靈活性的應用程序的成本效益。 - Google的雙子座2.0
Google的Gemini 2.0使用混合方法，可能將推理時間計算縮放與增強學習結合起來，以增強其推理能力。該模型旨在處理多模式輸入，例如文本，圖像和音頻，同時在實時推理任務中出色。它在響應之前處理信息的能力可確保高準確性，尤其是在復雜的查詢中。但是，像其他使用推理時間縮放的型號一樣，Gemini 2.0的操作可能是昂貴的。它是需要推理和多模式理解的應用程序，例如交互式助手或數據分析工具。 - 人類的克勞德3.7十四行詩
來自擬人化的Claude 3.7十四行詩將推理時間計算縮放整合，重點是安全性和對齊方式。這使該模型能夠在需要準確性和解釋性的任務中表現出色，例如財務分析或法律文件審查。它的“擴展思維”模式使其可以調整其推理工作，從而使其具有快速和深入的問題解決方案。儘管它提供了靈活性，但用戶必須管理響應時間和推理深度之間的權衡。 Claude 3.7十四行詩特別適合透明度和可靠性至關重要的受監管行業。
底線
從基本語言模型到復雜推理系統的轉變代表了AI技術的重大飛躍。通過利用推理時間計算縮放，純強化學習，RL+SFT和純SFT等技術，例如OpenAi的O3，Grok 3，DeepSeek R1，Google的Google的Gemini 2.0和Claude 3.7 SONNET變得更擅長解決複雜的複雜，現實世界中的問題。從O3的故意解決問題到DeepSeek R1的具有成本效益的靈活性，每個模型的推理方法都定義了其優勢。隨著這些模型的不斷發展，它們將為AI解鎖新的可能性，使其成為解決現實世界中挑戰的功能更強大的工具。
