推理模型时代：大语言模型如何从对话走向深度思考？

一、对话模型和推理模型的区别概述

对话模型是专门用于问答交互的语言模型，符合人类的聊天方式，返回的内容可能仅仅只是一个简短的答案，一般模型名称后面会带有「chat」字样。

推理模型是比较新的产物，没有明确的定义，一般是指输出过程中带有<think>和</think>或其他表示思考过程的模型，在返回的内容中可以明确看到模型自身存在思考和反思行为。

两者的区别可以概括如下：

维度	推理模型	对话模型
核心目标	解决复杂逻辑推理、数学计算、因果推断等	生成符合人类语言习惯的自然交互
适用场景	数学问题、数据分析、代码生成	写作、聊天等非数理场景
能力侧重	精确性、逻辑严谨性	流畅性、上下文连贯性
代表模型	OpenAI o1、DeepSeek r1	OpenAI GPT4、DeepSeek V3

二、技术架构与训练过程

对话模型架构

主流对话模型基于是Dense架构实现的，即典型的Transformer Decoder-Only架构, 而DeepSeek V系列模型采取了MoE架构，主要区别在于把前馈网络替换为专家网络，在推理时仅激活少量的专家，大幅度减少计算量。同时基于多头潜在注意力机制和分块技术，优化了显存占用和计算速度