Dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, model besar telah menjadi kuasa penting untuk menggalakkan perubahan industri. Walau bagaimanapun, terdapat perbezaan ketara antara model besar biasa dan model besar inferens dari segi matlamat reka bentuk, seni bina, kaedah latihan dan senario aplikasi. Dalam artikel ini, kami akan meneroka perbezaan antara kedua-dua model besar ini, menganalisis prestasi berbeza mereka dalam menangani masalah yang kompleks, dan menantikan kemungkinan trend penumpuan masa depan untuk membantu pembaca lebih memahami kepelbagaian dan potensi pembangunan teknologi model besar.

Model penaakulan sebenarnya adalah sejenis model kecerdasan buatan yang boleh "berfikir", dan ia juga akan menunjukkan proses dan langkah pemikiran, sama seperti otak manusia apabila menyelesaikan masalah yang kompleks, penaakulan langkah demi langkah dan kemudian mendapat jawapannya, yang boleh dikatakan mengetahui apa itu dan mengapa ia berlaku.

Walau bagaimanapun, model besar biasa biasanya "meludahkan" jawapan kepada pengguna secara langsung selepas menerima soalan, dan tidak ada proses pemikiran yang eksplisit.

Ini adalah perbezaan paling intuitif antara kedua-dua model besar, dan di sebalik perbezaan intuitif ini, terdapat juga pelbagai perbezaan antara kedua-dua model besar dari segi kaedah latihan, senario penggunaan dan ciri utama.

Oleh kerana matlamat reka bentuk model inferens dan model biasa adalah berbeza, akan ada perbezaan dalam kaedah seni bina dan latihan.

Model besar biasa biasanya berdasarkan seni bina Transformer yang sering kita dengar, yang berdasarkan mekanisme perhatian diri, yang sangat cekap dalam memproses data jujukan dan boleh cekap untuk pelbagai tugas pemprosesan bahasa semula jadi.

Dari segi kaedah latihan, model besar biasa biasanya menggunakan dua strategi berperingkat: pra-latihan dan penalaan halus.

Peringkat pra-latihan menggunakan data tanpa label berskala ultra-besar, dan membolehkan model mempelajari struktur sintaks umum dan pelbagai pengetahuan melalui pembelajaran yang diselia sendiri, yang boleh difahami sebagai peringkat latihan model besar umum.

Skala parameter model besar yang dilatih dengan cara ini sangat besar, dan kini model besar setiap syarikat adalah parameter bergulir, dan parameter versi model besar yang berbeza berkisar dari berbilion hingga trilion, yang boleh dikatakan beratus-ratus "model".

Fasa penalaan halus (juga dikenali sebagai penalaan halus) menggunakan jumlah data berlabel yang agak kecil untuk melatih model, dan secara berulang mengoptimumkan model besar umum untuk tugas khusus domain, yang merupakan proses menukar daripada "generalis" kepada "pakar".

Sebagai bintang yang semakin meningkat, model besar inferens telah dinaik taraf dan diubah dari segi seni bina dan kaedah latihan.

Walaupun model inferens masih berdasarkan seni bina Transfomer, banyak model inferens dioptimumkan dan dilanjutkan berdasarkan Transfomer.

Secara amnya, struktur inferens rantaian (seperti CoT, ReAct, inferens pokok/graf) dan modul pembelajaran tetulang diperkenalkan, supaya model besar boleh muncul keupayaan inferens secara spontan melalui mekanisme ganjaran yang sepadan.

Dalam proses latihan, model inferens akan mengukuhkan keupayaan penaakulan logik berdasarkan model besar biasa, jadi ia memerlukan data berstruktur berkualiti tinggi yang serupa dengan "soalan + langkah inferens + jawapan", seperti proses penyelesaian masalah matematik, rekod penyahpepijatan kod, atau contoh yang mengandungi laluan ralat, dsb., untuk meningkatkan penaakulan dan keupayaan berfikir model inferens.

Seni bina teras model inferens Deepseek R3 yang popular baru-baru ini mewarisi daripada model besar biasa v0-Base, dan memperkenalkan modul kawalan inferens seperti Carian Pokok Monte Carlo (MCTS) dan penghalaan berpagar dinamik berdasarkan mengekalkan elemen MoE (Campuran Pakar) dan MLA (Mekanisme Perhatian Terpendam Berbilang Kepala), supaya keupayaan inferens model besar boleh dilepaskan sepenuhnya.

Perbezaan dalam seni bina asas dan kaedah latihan tidak dapat dielakkan akan membawa kepada perbezaan dalam senario dan ciri-ciri yang berkenaan bagi model inferens dan model biasa.

Seperti yang kami nyatakan di atas, apabila menjawab soalan, model besar biasa biasanya memberikan jawapan secara langsung, yang sebenarnya serupa dengan pengambilan pantas dan pemadanan pangkalan pengetahuan, pangkalan pengetahuan ada di sana, dan model boleh menjawab anda, jika tidak, terdapat kebarangkalian yang tinggi bahawa ia tidak akan memberi anda jawapan yang betul, jadi ia lebih sesuai untuk soalan atau bidang di mana jawapannya lebih jelas dan tidak memerlukan terbitan yang kompleks, seperti pembantu perkhidmatan pelanggan, penjanaan teks, terjemahan, ringkasan, dsb.

Walau bagaimanapun, jika kita ingin menangani masalah yang lebih kompleks atau logik, kita masih perlu bergantung pada model penaakulan kita.

Keupayaan penaakulan model inferens membolehkannya terlebih dahulu mengenal pasti dan menilai jenis masalah apabila menyelesaikan masalah yang sangat logik seperti matematik, kemudian memilih untuk menggunakan formula yang berkaitan, dan akhirnya menggantikan nilai berangka untuk pengiraan, supaya langkah logik dan penaakulan setiap langkah dibentangkan dengan jelas dalam proses pemikiran.

Oleh itu, model inferens lebih sesuai untuk menangani tugas-tugas yang memerlukan penaakulan yang kompleks, ditambah pula dengan keupayaan generalisasi model inferens yang sangat baik, supaya ia boleh memahami intipati masalah secara mendalam, walaupun apabila menjawab masalah yang tidak kelihatan, ia juga boleh menggunakan pengetahuan dan keupayaan penaakulan yang sedia ada untuk secara aktif mencuba penyelesaian yang berbeza sehingga penyelesaian terbaik ditemui.

Walau bagaimanapun, terdapat kebaikan dan keburukan, dan keupayaan generalisasi yang kuat ini juga boleh membawa risiko halusinasi tertentu.

Oleh kerana model penaakulan mungkin terlalu bergantung pada beberapa corak atau andaian semasa berfikir, ia akan membawa kepada "terlalu berfikir" dan akhirnya menghasilkan jawapan yang salah, yang mungkin menjadikan soalan yang sangat mudah terlalu rumit dan hasilnya tidak betul.

Sebagai contoh, apabila berurusan dengan beberapa tugas yang memerlukan pengetahuan sedia ada yang lebih tepat dan ketat, model inferens boleh menjana kesimpulan dan jawapan yang menyimpang daripada realiti kerana terlalu memikirkan masalah tersebut.

Walau bagaimanapun, dengan perkembangan berterusan teknologi model besar, mungkin juga terdapat model besar yang menyepadukan model inferens dan model besar biasa pada masa hadapan, yang secara automatik boleh menentukan sama ada masalah memerlukan inferens mendalam dan kemudian memberikan jawapan, atau sama ada jawapan boleh diberikan secara langsung tanpa menggunakan keupayaan inferens, yang boleh menyelamatkan tugas inferens pada tahap tertentu, dan kecekapan model besar dalam senario yang berbeza juga akan bertambah baik.