关于“推理“和“推理模型“的区别

#2025/12/31 #ai

目录

一、上节讲的“推理“是什么？

本章节讨论的 “推理”（Reasoning）是指：

核心含义

  • 让大模型“思考“的过程
  • 模仿人类的系统思维（有意识、缓慢、有逻辑）
  • 通过提示工程技术，让模型展示出推理过程

典型技术

  • 思维链（Chain-of-Thought）：
    • 让模型先展示思考步骤再给答案
  • 自洽性（Self-Consistency）：
    • 生成多个答案后投票
  • 思维树（Tree-of-Thought）：
    • 探索多条思考路径

例子

问题：咖啡厅有23个苹果，用了20个做午餐，又买了6个，现在有多少个？  

❌ 不推理：直接回答 "9个"  
✅ 推理过程：  
"让我们逐步思考：  
1. 开始有23个  
2. 用了20个：23-20=3个  
3. 又买了6个：3+6=9个  
答案是9个"

二、平时说的“推理模型“是什么？

典型代表

  • OpenAI o1
  • DeepSeek-R1
  • DeepSeek-R1-Zero

核心特点

1. 通过强化学习（RL）训练出来的专门模型

普通模型：预训练 → 监督微调（SFT）  
推理模型：预训练 → 监督微调 → 大规模推理导向的强化学习

2. 自动生成“思考词元“

  • 模型会生成大量中间思考过程
  • 思考过程越长，答案越准确
  • 特别擅长数学、编程等需要逻辑推理的任务

3. 可以自动验证和优化推理过程

  • 对于数学题：
    • 可以验证答案是否正确
  • 对于代码题：
    • 可以执行代码检查结果
  • 通过多次生成+自动评分，选择最优解

三、两者的区别和联系

维度6.4节的“推理“平时说的“推理模型“
本质提示工程技术专门训练的模型
实现方式在提示词中加“让我们逐步思考“模型本身就会自动展开推理
适用模型任何大模型都可以用特定的推理模型（o1/R1等）
训练方法不需要训练需要大规模RL训练
推理深度相对有限可以非常深入（几千个词元）
成本低高（每个词元成本更高）

形象类比

6.4节的"推理" =   
你教一个学生：做题时要写解题步骤  
（通过提示词引导）  

推理模型 =   
一个经过专门训练的学霸，会自动展开详细的解题过程  
（模型内化了这种能力）

四、联系：从提示词到模型能力

历史发展脉络：

2022年：发现提示词"Let's think step-by-step"有效  
         ↓  
2023年：通过RL训练让模型自动学会推理（DeepSeek-R1-Zero）  
         ↓  
2024年：推理模型成熟（OpenAI o1, DeepSeek-R1）

关键洞察：

  • 6.4节的技术证明了“展示推理过程“能提升答案质量
  • 推理模型把这种能力通过RL训练内化到模型参数中
  • 这样就不需要每次都在提示词中提醒“请逐步思考“

五、实际应用建议

如果你用的是普通模型（如GPT-4、Llama）

# 使用6.4节的技术  
prompt = "你的问题 + 让我们逐步思考。"

如果你用的是推理模型（如o1、R1）

# 不需要特殊提示词，直接问  
prompt = "你的问题"  
# 模型会自动展开长推理过程

核心总结

简单一句话：

  • 6.4节的“推理“ = 通过提示词技巧让模型推理
  • 平时说的“推理模型“ = 天生就会深度推理的特殊模型

关系：前者是启发后者的技术基础，后者是前者的能力升级版！