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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></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

http://www.dtcms.com/a/30353.html

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