В чём отличие reasoning-LLM от обычных больших языковых моделей?

Основное отличие reasoning-LLM от обычных больших языковых моделей (LLM) — умение строить цепочки рассуждений перед тем, как дать окончательный ответ. habr.com ru.wikipedia.org

Обычные LLM обладают обширными знаниями и умениями генерировать связный текст, но у них ограничены способности к комплексной логике. habr.com Без специальных подсказок они могут допускать очевидные ошибки. habr.com Причина в том, что базовая архитектура склонна находить самое вероятное продолжение текста, а не обязательно следовать строгой логике. habr.com

Reasoning-LLM специально тренируют на решении сложных задач. habr.com В ходе обучения модель поощряется за правильные составные решения и учится раскладывать проблему на подзадачи. habr.com Таким образом, модели приобретают навыки, схожие с человеческим подходом к решению задач: понять условие, разбить на части, последовательно решить и проверить себя. habr.com

Ещё одно важное отличие — прозрачность рассуждений. habr.com Некоторые reasoning-модели могут по запросу показывать свои рассуждения, в обычных же моделях этап рассуждения отсутствует. habr.com

Кроме того, reasoning-LLM обычно лучше справляются с задачами, требующими «мышления второго уровня» (логический вывод, математические доказательства, планирование), тогда как обычные LLM сильны в задачах «первого уровня» (воспроизведение знаний, языковые задачи и обобщение информации). habr.com