推理模型

推理模型

推理大模型： 能够在传统的大语言模型基础上，强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。它们通常具备额外的技术，比如强化学习、神经符号推理、元学习等，来增强其推理和问题解决能力。

DeepSeek-R1，GPT-o3在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。

非推理大模型： 适用于大多数任务，非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，而不强调深度推理能力。此类模型通常通过对大量文本数据的训练，掌握语言规律并能够生成合适的内容，但缺乏像推理模型那样复杂的推理和决策能力。

GPT-3、GPT-4（OpenAI），BERT（Google），主要用于语言生成、语言理解、文本分类、翻译等任务

提示语策略差异

推理模型:

1、提示语更简洁，只需明确任务目标和需求（因其已内化推理逻辑)；

2、无需逐步指导，模型自动生成结构化推理过程（若强行拆解步骤，反而可能限制其能力）

3、不要对推理模型使用“启发式”提示（如角色扮演），可能干扰其逻辑主线

要什么直接说

通用模型:

1、需显式引导推理步骤（如通过CoT提示），否则可能跳过关键逻辑。

2、依赖提示语补偿能力短板（如要求分步思考、提供示例）

3、不要对通用模型“过度信任”（如直接询问复杂推理问题，需分步验证结果）

缺什么补什么