В чем разница между обычными LLM и reasoning-LLM моделями?

Разница между обычными LLM (большими языковыми моделями) и reasoning-LLM заключается в способности к логическому анализу и решению сложных задач. habr.com l2u.ru

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 Модель обучена предсказывать следующее слово на основе предыдущих, поэтому без специальных приёмов может сразу выдавать вероятный ответ, не прописывая промежуточные шаги. 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