
什么是推理大模型?DeepSeek R1推理大模型与DeepSeek V3模型的区别是什么?什么时候该使用推理大模型?
最近,随着DeepSeek R1的火爆,推理大模型也进入大众的视野。但是,相比较此前的GPT-4o,推理大模型的区别是什么?它适合什么样的任务?推理大模型是如何训练出来的?很多人并不了解。本文将详细解释推理大模型的核心内容。
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最近,随着DeepSeek R1的火爆,推理大模型也进入大众的视野。但是,相比较此前的GPT-4o,推理大模型的区别是什么?它适合什么样的任务?推理大模型是如何训练出来的?很多人并不了解。本文将详细解释推理大模型的核心内容。

DeepSeekAI最近发布的几个模型,如DeepSeek V3、DeepSeek R1等引起了全球的广泛关注和讨论,特别是低成本训练出高质量模型之后,引起了很多的争论。引起了大家对OpenAI、英伟达等公司未来的质疑。然而,对于DeepSeekAI的模型为什么引起了如此广泛的关注,以及大家讨论的核心内容是什么,很多人并不是很清楚。本文基于著名的独立科技行业分析师Ben Thompson的总结,配合DataLearnerAI的分析,为大家总结DeepSeek引起的全球讨论。

2025年1月31日,OpenAI在Reddit上举办了一场AMA(Ask Me Anything)活动,参与者包括Sam Altman、Mark Chen、Kevin Weil、Srinivas Narayanan、Michelle Pokrass和Hongyu Ren。他们分享了关于模型更新、未来功能、定价策略以及OpenAI对AI和AGI(通用人工智能)的宏观愿景。以下是此次问答的关键内容,并附有相关解释。这里最重要的信息可能是Sam透露认为当前OpenAI的闭源方式可能是历史错误的一方!
在大模型的应用中,处理复杂请求往往伴随着较高的延迟和成本,尤其是当请求内容存在大量重复部分时。这种“慢请求”的问题,特别是在长提示和高频交互的场景中,显得尤为突出。为了应对这一挑战,OpenAI 最近推出了 **提示缓存(Prompt Caching)** 功能。这项新技术通过缓存模型处理过的相同前缀部分,避免了重复计算,从而大幅减少了请求的响应时间和相关成本。特别是对于包含静态内容的长提示请求,提示缓存能够显著提高效率,降低运行开销。本文将详细介绍这项功能的工作原理、支持的模型,以及如何通过合理的提示结

几个小时前,OpenAI开启了今年密集的产品发布时间,本次发布会持续12天,直播12天。几个小时前,第一个发布的产品宣布,那就是OpenAI o1模型的正式版。同时也开启了一个全新的ChatGPT付费计划,即ChatGPT Pro,每个月200美元,可以不限量使用所有模型。本文详细介绍OpenAI o1模型。

OpenAI的o1模型被认为是大模型领域中推理能力最强的代表之一,由于其强大的数学逻辑推理能力,被认为是大模型未来的进化方向。而就在2个月之后的11月快结束的时间里,幻方量化旗下人工智能企业DeepSeekAI发布了全新的DeepSeek-R1-Lite-Preview模型,号称是o1模型的有力挑战者。该模型利用了类似的o1的思维链思索过程,推理能力大幅增强。DataLearnerAI将在本文中对该模型进行介绍,并进行几个简单的对比结果测试。结果证明这个模型是非常优秀的!

2024年10月22日,Anthropic发布了两个新模型:升级版的Claude 3.5 Sonnet和全新的Claude 3.5 Haiku。升级版的Claude 3.5 Sonnet在保持原有价格和速度的基础上,实现了全面性能提升,尤其在编码领域取得了显著进步。新推出的Claude 3.5 Haiku则以与Claude 3 Haiku相同的成本和类似的速度,在多个评测中达到了与Claude 3 Opus相当的性能水平。

OpenAI的o1模型是当前最强大的具有超强推理能力的大语言模型。但是,o1模型本身的能力如何,o1版本和o1-mini版本模型的差异在哪等似乎都很不清晰。为此,OpenAI在Twitter上举办了一次AMA(Ask me anything)活动,解答了很多大家关心的问题。在这篇博客中,我们根据这个讨论结果总结了一下其中比较重要的信息供大家参考。

OpenAI发布了一个全新的针对逻辑推理优化的大语言模型o1模型。官方宣称其推理能力相比较当前的大语言模型(GPT-4o)有了大幅提升。OpenAI宣称o1模型在编程竞赛问题(Codeforces)中排名第89百分位,在美国数学奥林匹克(AIME)的资格赛中位列美国前500名,并且在物理、 生物和化学问题的基准测试(GPQA)上超越了人类博士水平的准确率。

今天,OpenAI官方宣布GPT接口新增一个能力:即支持以更加精确的JSON视图格式返回大模型的结果。比去年的单纯的让GPT输出JSON更加强大,它可以确保模型生成的输出能够完全匹配开发者提供的JSON模式。这种能力是在官方的API接口中增加了`return_format={"type":"json_schema","json_schema": {...}}`参数实现的。但是仅支持最新的模型版本,但这可能是未来的趋势!

Llama系列大语言模型是由MetaAI开源的一系列大语言模型。作为最早开源的大语言模型,Llama系列对大模型开源社区的推动有目共睹。而现在MetaAI开源Llama3.1系列模型,其中包括迄今为止最大规模的开源大语言模型Llama3.1-405B,参数规模达到了4050亿!其多项评测结果超过GPT-4、GPT-4o模型,与Claude3.5-Sonnet几乎有来有回!

在人工智能领域,Mistral与NVIDIA的合作带来了一个引人注目的新型大模型——Mistral NeMo。这个拥有120亿参数的模型不仅性能卓越,还为AI的普及和应用创新铺平了道路。MistralAI官方博客介绍说该模型是此前开源的Mistral 7B模型的继承者,因此未来可能7B不会再继续演进了!

就在刚才,OpenAI官方宣布即将推出GPT-4o mini模型,这是一个成本很低的AI大模型,是GPT-3.5的替代版本。OpenAI官方说,该模型最大的特点是很便宜,但是能力更强,因此可以极大提高AI在不同领域的应用。

尽管各家大模型技术进展神速,但是在复杂任务的推理上,大模型目前依然较弱。在去年底,各方消息透露,OpenAI内部有一个称为Q\*的项目取得了重大的突破,可以大幅提高大模型的推理能力。但是,几个月过去了,这个当时吸引了大量讨论的项目没有任何信息。直到昨天,Reuters披露了Q\*项目的进展,这个项目已经变为Strawberry!并且距离发布时间更近了!

OpenAI在GPT-4发布一年之后再次更新其基础模型,发布最新的GPT-4o模型,其中o代表的是omni,即“全能”的意思。GPT-4o相比较此前最大的升级是对多模态的支持以及性能的提升。GPT-4o在各方面比GPT-4更强,但是速度更快,开发者接口的价格则只有一半!

Llama3是MetaAI开源的最新一代大语言模型。一发布就引起了全球AI大模型领域的广泛关注。这是MetaAI开源的第三代大语言模型,也是当前最强的开源模型。但相比较第一代和第二代的Llama模型,Llama3的升级之处有哪些?本文以图表的方式总结Llama3的升级之处。

大语言模型开源领域最重要的一个模型就是MetaAI开源的Llama系列。当前,很多著名开源模型都是基于Llama系列进行预训练得到。就在刚才,MetaAI开源了第三代Llama3系列。官方透露的信息非常多,Llama3系列是目前为止最强的开源大语言模型,未来还有4000亿参数版本,支持多模态、超长上下文、多国语言!

Assistant API是OpenAI提供的一个大模型助手类的接口,可以让开发者更加自由、准确地构建类AI Assitant系统。一个AI Assistant可以利用大模型、工具和文件来响应用户的问题。

今天,MistralAI官方正式官宣了这个模型,并在HuggingFace上上架了两个不同的版本,一个是预训练基础模型Mixtral 8x22B,另一个则是指令优化的版本Mixtral-8x22B-Instruct。同时官网发布了博客介绍这个全新的大模型,并披露了更加详细的结果。

Mixtral-8×7B-MoE是由MistralAI开源的一个MoE架构大语言模型,因为它良好的开源协议和非常好的性能获得了广泛的关注。就在刚才,Mixtral-8×7B-MoE的继任者出现,MistralAI开源了全新的Mixtral-8×22B-MoE大模型。

开源大语言模型经过一年多的发展,终于有一个模型可以在权威榜单上击败GPT-4的较早的版本,这就是CohereAI企业开源的Command R+。这是一个开源但是不允许商用的模型,参数规模达到1040亿,也是目前为止开源参数规模最大的一个模型。

OpenAI发布的模型中最主要的是大语言模型GPT系列。而且GPT系列模型也在朝着多模态的方向发展。尽管OpenAI有自己的TTS和ASR大模型,但是此前从未正式宣布过。就在今天,OpenAI正式宣布了他们首个语音合成大模型VoiceEngine,该模型也将提供API访问。OpenAI官方的声明中说,现有的基于声音的认证系统应该被淘汰掉!因为已经不安全了!

Grok系列是马斯克旗下的人工智能企业xAI发布的大语言模型,在推特上给大家使用。第一个版本,Grok-1前端时间 开源,效果一般。就在刚才,xAI宣布他们开始内测Grok-1.5,即将全面商用!

Mistral-7B是由MistralAI开源的一个73亿参数规模的大语言模型,最早在2023年9月底开源。因为其良好的性能和友好的开源协议被很多人使用。今天,这个模型升级到来v0.2版本Mistral-7B-v0.2。基于Mistral-7B-v0.2进行指令微调的模型 Mistral-7B-Instruct-v0.2在2023年11月11日公布,而这个基座模型则是在2023年3月24日开源。