隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，大模型已經(jīng)成為推動行業(yè)變革的重要力量。然而，普通大模型和推理大模型在設(shè)計目標(biāo)、架構(gòu)、訓(xùn)練方式以及應(yīng)用場景上存在顯著差異。本文將深入探討這兩種大模型的區(qū)別，分析它們在處理復(fù)雜問題時的不同表現(xiàn)，并展望未來可能出現(xiàn)的融合趨勢，幫助讀者更好地理解大模型技術(shù)的多樣性和發(fā)展?jié)摿Α?/p>

推理大模型其實就是一種會“思考”的人工智能大模型，而且還會把思考過程和步驟給顯示出來，就像人類的大腦在解決復(fù)雜問題的時候那樣，逐步推理然后得出答案，可以說是知其然也知其所以然。

而普通大模型一般就是在收到問題后，直接把答案“吐”給用戶，并沒有那種顯性的思考過程。

這是在使用兩種大模型時最直觀的區(qū)別，在這種直觀區(qū)別的背后，還涉及到兩種大模型在訓(xùn)練方式、使用場景、主要特點等維度上的各種區(qū)別。

因為推理大模型和普通大模型這兩種大模型的設(shè)計目標(biāo)不一樣，所以在架構(gòu)和訓(xùn)練的方式上也會有差異。

普通大模型一般是基于咱們經(jīng)常聽到的Transformer架構(gòu)，這種架構(gòu)是基于自注意力機制，處理起序列數(shù)據(jù)來非常的高效，可以勝任各種自然語言處理任務(wù)。

在訓(xùn)練方式上，普通的大模型通常是采用預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)的兩種階段性策略。

預(yù)訓(xùn)練的階段會使用到超大規(guī)模的沒有標(biāo)注過的數(shù)據(jù)，通過自監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式讓模型學(xué)習(xí)通用的語法結(jié)構(gòu)和各種知識，可以理解為這是一個訓(xùn)練通用大模型的階段。

這樣訓(xùn)練出來的大模型參數(shù)規(guī)模非常的龐大，現(xiàn)在各家的大模型都在卷參數(shù)，各家不同版本的大模型參數(shù)量，從幾十億到上萬億的都有，可以說是百“?！饼R放。

微調(diào)（也叫精調(diào)）的階段會使用相對少量的標(biāo)注數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，將通用大模型針對特定領(lǐng)域的任務(wù)進行迭代優(yōu)化，這是一個從“通才”變成“專家”的過程。

推理大模型作為后起之秀，不管是在架構(gòu)上和訓(xùn)練方式上都有著升級和改變。

架構(gòu)上推理大模型雖然還是以Transfomer架構(gòu)作為基礎(chǔ)，但是很多推理大模型都在Transfomer的基礎(chǔ)上做了優(yōu)化和擴展。

一般會引入鏈?zhǔn)降耐评斫Y(jié)構(gòu)（如CoT、ReAct、樹狀/圖狀推理）和強化學(xué)習(xí)模塊，通過相應(yīng)的獎勵機制讓大模型能夠自發(fā)的涌現(xiàn)出推理的能力。

在訓(xùn)練過程中，推理大模型會在普通大模型的基礎(chǔ)上，強化邏輯推理能力，所以就需要高質(zhì)量的類似于“問題+推理步驟+答案”這種結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，比如如數(shù)學(xué)題的解題過程、代碼的調(diào)試記錄，或者是包含錯誤路徑的示例等數(shù)據(jù)，來增強推理模型的推理思考能力。

最近爆火的Deepseek R1推理大模型，它的核心架構(gòu)就繼承于v3-Base這個普通大模型，在保留了MoE（混合專家模型（Mixture of Experts）和MLA（多頭潛在注意力機制）組件的基礎(chǔ)上引入了蒙特卡洛樹搜索（MCTS）、動態(tài)門控路由等推理控制模塊，讓大模型的推理能力得到充分的釋放。

底層架構(gòu)和訓(xùn)練方式上的不同，勢必也導(dǎo)致了推理大模型和普通大模型在適用場景、特點上的不同。

在上面我們也提到，普通大模型在回答問題的時候，一般都是會直接給出答案，這種回答的方式其實就類似于一個知識庫的快速檢索與匹配，知識庫里有，模型它就能回答你，沒有的話，大概率不會給到你正確的答案，所以比較適用于那些答案比較明確并且不怎么需要復(fù)雜推導(dǎo)的問題或者是領(lǐng)域，比如客服助手、文本生成、翻譯、摘要等等這些任務(wù)。

然而要想處理更加復(fù)雜的或者是邏輯性很強的問題，還是要靠我們的推理大模型出馬。

推理大模型的推理能力，可以讓它在解決像數(shù)學(xué)這種邏輯極強的問題時，先識別判斷問題的類型，再選擇套用相關(guān)的公式，最后代入數(shù)值進行計算，這樣將每一步的邏輯和推理步驟都清晰地在思考過程中呈現(xiàn)出來。

所以推理大模型更適合處理需要復(fù)雜推理的任務(wù)，加之推理大模型出色的泛化能力，使其能夠深入理解問題的本質(zhì)，即使是在解答沒見過的問題時，它也能夠運用已有的知識和推理能力，主動去嘗試不同的解決方法，直到找到最佳的方案。

不過，有利就有弊，這種強大的泛化能力也可能會帶來一定的幻覺風(fēng)險。

由于推理大模型在思考的時候可能會過度依賴一些模式或者是假設(shè)，從而導(dǎo)致它出現(xiàn)“過度思考”的情況，最終得出錯誤的答案，直白說就是可能會把一個很簡單的問題，整的太復(fù)雜，結(jié)果還不對。
比如在處理一些需要已有知識比較精準(zhǔn)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)娜蝿?wù)時，推理大模型可能會因為對問題的過度思考，生成偏離實際的結(jié)論和答案。

不過隨著大模型的技術(shù)不斷發(fā)展，將來也可能會出現(xiàn)推理大模型和普通大模型融合的大模型，可以自動判斷問題是需要深度推理再給出答案，還是不需要調(diào)用推理能力而直接給出答案，這樣可以在一定程度上節(jié)省推理任務(wù)對計算資源的占用，大模型在不同場景下的使用效率也會大幅提高。