本文原文来自DataLearnerAI官方博客：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？ | 数据学习者官方网站(Datalearner)
原文较为详细，本文为精简版本，详情参考原文即可。
近期，DeepSeek R1的出现使推理大模型受到关注。与GPT-4o等普通大模型相比，推理大模型有何不同？它适用于哪些任务？又是如何训练的？
推理大模型的起源
2024年9月12日，OpenAI推出o1推理大模型，其推理能力较当时的大语言模型大幅提升，主要得益于新的训练方法，强调“思维链”和强化学习，由此推理大模型概念开始广泛传播。
不过OpenAI官方也没有给出推理大模型的明确定义。
虽无明确定义，但普遍认为推理大模型核心在于解决需多步骤逻辑推导的复杂问题。它会在回答前内部生成一长串思维链，像人类解题时先写出思考过程。
推理大模型与普通大模型的区别
推理大模型擅长复杂推理、解谜、数学证明等任务，能显式展示中间推导过程；普通大模型则更适合文本生成、翻译、摘要等简单任务，直接输出答案。
推理大模型的训练方法
目前主要有四类训练方法：
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推理时扩展：在推理过程中增加计算资源，如通过提示工程、投票或搜索策略等提高输出质量。
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纯强化学习：直接通过强化学习训练模型，不依赖监督微调。如DeepSeek-R1-Zero模型，利用奖励机制提升推理能力。
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监督微调与强化学习结合：先监督微调，再强化学习。如DeepSeek-R1模型，先生成监督微调数据，再进行多轮强化学习。
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纯监督微调与蒸馏：通过纯监督微调训练，利用蒸馏过程将大型模型知识传递给小型模型。
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