В чем разница между стандартными языковыми моделями и Reasoning-LLM?

Основное отличие стандартных языковых моделей (LLM) от Reasoning-LLM заключается в том, что первые генерируют ответы на основе статистических языковых закономерностей, а вторые моделируют процесс последовательного логического вывода, аналогичный человеческому мышлению. ru.wikipedia.org

Некоторые другие различия:

• Быстрота работы. gimal-ai.ru Стандартные LLM выдают результат почти мгновенно, а для работы Reasoning-LLM часто требуется больше времени. gimal-ai.ru
• Ресурсозатраты. gimal-ai.ru Reasoning-LLM требуют больше ресурсов, так как этапно прогоняют дерево решений, держат в памяти каждый шаг, анализируют связи не только между фактами, но и между промежуточными выводами. gimal-ai.ru
• Решаемые задачи. gimal-ai.ru Стандартные LLM сильны в задачах «первого уровня»: воспроизведение знаний, языковые задачи и обобщение информации. habr.com Reasoning-LLM лучше справляются с задачами, требующими «мышления второго уровня»: логический вывод, математические доказательства, планирование. habr.com
• Объяснимость. gimal-ai.ru Стандартные LLM чаще не раскрывают ход «мышления», а некоторые Reasoning-LLM могут по запросу показывать свои рассуждения. gimal-ai.ru habr.com

Примеры стандартных LLM: GPT-4 или Llama 3.1. habr.com Reasoning-LLM: OpenAI o1, DeepSeek R1 и Claude 3.7 Sonnet. habr.com