如何选择合适的大语言模型：推理模型与通用模型的差异与应用

如何选择合适的大语言模型：推理模型与通用模型的差异与应用

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/2301_79458548/article/details/145613635

在当下众多的大语言模型中，选择一款适合自己的大语言模型显得尤为重要。本文将介绍如何挑选一款甚至是多款适合自己的大语言模型。

一、提示语差异

在人工智能领域，推理模型和通用模型应用广泛，二者功能不同，提示语也存在显著差异。这些差异直接影响模型对输入信息的理解和处理，进而决定输出结果。

1.1 指令侧重点不同

推理模型：

• 重点在于引导逻辑推导与问题拆解。以 DeepSeek R1 为例，在处理数学证明题时，提示语会要求模型明确已知条件，依据相关定理和规则，逐步推导中间步骤，最终得出结论。比如 “已知三角形 ABC 中，AB = AC，角 A = 60°，证明三角形 ABC 是等边三角形，请详细阐述推理过程”。推理模型需将复杂问题细化，通过逻辑链条得出结果。

通用模型：

• 强调任务的宽泛定义与目标达成。以 GPT - 4 执行一般性写作任务为例，提示语可能是 “写一篇关于科技发展对生活影响的文章，字数在 800 字左右”。通用模型更关注整体任务的完成，对内容的主题、篇幅等提出要求，不侧重具体的逻辑推导过程。

1.2 语言风格差异

推理模型：

• 提示语语言严谨、精确，杜绝模糊表述。因为推理过程需要准确的逻辑指引，稍有模糊就可能导致推理错误。在法律推理任务中，提示语会明确指出法律条文的具体条款和案例细节，让模型依据精准信息进行判断。如 “根据《中华人民共和国民法典》第 577 条，分析此合同纠纷案例中被告的违约责任”。

通用模型：

• 提示语相对灵活、自由，能激发多样化的输出。在创意写作任务中，提示语可以是 “以环保为主题，创作一首富有想象力的诗歌”，鼓励模型自由发挥，生成具有创新性和独特性的内容。

1.3 知识运用引导不同

推理模型：

• 提示语引导模型综合运用多领域知识进行推理。在解决跨学科问题时，如分析城市交通拥堵对经济发展的影响，提示语会要求模型结合交通学、经济学、社会学等多方面知识，深入分析各因素之间的相互关系。如 “从交通流量、出行成本、商业活动等角度，分析交通拥堵如何影响城市经济发展”。

通用模型：

• 引导模型运用广泛的知识储备，但不强调特定的知识整合方式。在回答一般性常识问题时，如 “简述中国古代四大发明及其对世界的影响”，通用模型依据其庞大的知识体系直接作答，不需要像推理模型那样进行复杂的逻辑关联和推导。

二、挑选原则

2.1 模型选择

我们在选择使用的AI工具时，首先我们要做的就是选择AI工具的模型——推理模型与通用模型：

• 优先根据任务类型而非模型热度选择
• 像数学任务这种需要严格逻辑链的任务选择推理模型
• 像诗歌创作这种自由度要求高的创意任务选择通用模型

2.2 提示语设计

其次，不同的模型，我们在进行使用时，其提示语肯定也是有所区别的：

• 推理模型：简洁指令，聚焦目标，信任其内化能力。
• 推理模型的推理能力强，因此我们在使用推理模型时需要做到——要什么直接说。
• 通用模型：结构化、补偿性引导
• 通用模型的推理能力弱，因此我们在使用通用模型时需要做到——缺什么补什么。

2.3 避免误区

最后，不同的模型，我们在进行使用时，还应该避免出现不合适的方式：

• 不要对推理模型使用“启发式”提示（如角色扮演），可能干扰其逻辑主线。
• 不要对通用模型“过度信任”（如直接询问复杂推理问题，需分步验证结果）。

结语

在今天的内容中我们介绍了不同模型之间的提示语的差异：

1. 指令侧重点不同

• 推理模型：重点在于引导逻辑推导与问题拆解。
• 通用模型：强调任务的宽泛定义与目标达成。

2. 语言风格差异

• 推理模型：提示语语言严谨、精确，杜绝模糊表述。
• 通用模型：提示语相对灵活、自由，能激发多样化的输出。

3. 知识运用引导不同

• 推理模型：提示语引导模型综合运用多领域知识进行推理。
• 通用模型：引导模型运用广泛的知识储备，但不强调特定的知识整合方式。

推理模型与通用模型的提示语在指令侧重点、语言风格和知识运用引导上各有特点。了解这些差异，有助于使用者根据具体需求，选择合适的模型，并通过精准的提示语，获得更理想的输出结果。

我们在挑选所使用的模型时，应该注意3点：

1. 优先根据任务类型而非模型热度选择

• 推理模型：应用于复杂度高，逻辑链强的任务
• 通用模型：应用于自由度高，发散性强的任务

2. 不同类型的模型使用不同风格的提示语

• 推理模型：要什么说什么
• 通用模型：缺什么补什么

3. 避免对不同的模型使用不合适的方式

• 推理模型：避免出现启发式的提示语
• 通用模型：避免出现高逻辑链的提示语