В чем разница между стандартным и рассуждающим режимами работы нейронных моделей?

Разница между стандартным и рассуждающим режимами работы нейронных моделей заключается в способе вывода ответа. gimal-ai.ru

Стандартные языковые модели (например, GPT-3) обучаются на огромных объёмах текстов и генерируют ответы, используя вероятностные связи между словами и фразами. gimal-ai.ru Они умеют продолжать текст, выдавать справочные сведения, переводить и резюмировать информацию, опираясь на паттерны из изученного массива данных. gimal-ai.ru Такие модели выдают результат почти мгновенно. gimal-ai.ru

Рассуждающие модели (reasoning-модели) не просто генерируют финальный результат, а выстраивают рассуждения из отдельных шагов. gimal-ai.ru Каждый шаг — это ссылка на часть исходных данных или промежуточный вывод. gimal-ai.ru По сути, reasoning-модель создаёт «цепочку рассуждений». gimal-ai.ru

Некоторые особенности рассуждающих моделей:

• Возможность показывать промежуточные шаги. gimal-ai.ru Это повышает доверие к модели и позволяет проверить корректность отдельных этапов. gimal-ai.ru
• Работа с логическими или многосоставными задачами. gimal-ai.ru В простых задачах (например, генерация коротких текстов, перевод слов, подбор синонимов) reasoning-подход избыточен и не даёт заметного выигрыша. gimal-ai.ru
• Требование больше вычислительных ресурсов. gimal-ai.ru vc.ru Это связано с тем, что reasoning-модели этапно прогоняют дерево решений, держат в памяти каждый шаг, анализируют связи не только между фактами, но и между промежуточными выводами. gimal-ai.ru