小型推理模型的兴起：紧凑型人工智能能否匹敌 GPT 级推理？

近年来，大型语言模型 (LLM) 的成功吸引了人工智能领域的注意力。这些模型最初是为自然语言处理而设计的，现在已经发展成为强大的推理工具，能够以类似人类的逐步思维过程解决复杂问题。然而，尽管 LLM 具有出色的推理能力，但也存在重大缺陷，包括计算成本高、部署速度慢，这使得它们不适合在移动设备或边缘计算等资源受限的环境中实际使用。这导致人们对开发更小、更高效的模型的兴趣日益浓厚，这些模型可以提供类似的推理能力，同时最大限度地降低成本和资源需求。本文探讨了这些小型推理模型的兴起、它们的潜力、挑战以及对人工智能未来的影响。

观点转变

在人工智能的近代发展历程中，该领域一直遵循着“缩放定律”的原则，即随着数据、计算能力和模型规模的增加，模型性能会可预测地提升。虽然这种方法催生了强大的模型，但也带来了一些重大的权衡，包括高昂的基础设施成本、环境影响以及延迟问题。并非所有应用都需要拥有数千亿个参数的大规模模型的全部功能。在许多实际案例中——例如设备助手、医疗保健和教育——如果能够进行有效的推理，较小的模型也能取得类似的结果。

理解人工智能的推理

人工智能中的推理是指模型遵循逻辑链、理解因果关系、推断含义、规划流程步骤以及识别矛盾的能力。对于语言模型而言，这通常不仅意味着检索信息，还意味着通过结构化的、循序渐进的方法操作和推断信息。这种级别的推理通常通过微调 LLM 来实现，使其在得出答案之前执行多步推理。虽然这些方法有效，但它们需要大量的计算资源，并且部署速度慢且成本高昂，这引发了人们对其可访问性和环境影响的担忧。

理解小型推理模型

小型推理模型旨在复制大型模型的推理能力，但在计算能力、内存使用率和延迟方面效率更高。这些模型通常采用一种称为 知识升华，其中较小的模型（“学生”）从较大的预训练模型（“老师”）学习。蒸馏过程涉及使用较大模型生成的数据训练较小的模型，目的是迁移推理能力。然后对学生模型进行微调以提高其性能。在某些情况下， 强化学习 采用专门的特定领域的奖励函数来进一步增强模型执行特定任务推理的能力。

小型推理模型的兴起和进步

小型推理模型发展的一个显著里程碑是 DeepSeek-R1尽管是在相对较小规模的旧 GPU 集群上进行训练的，DeepSeek-R1 在 MMLU 和 GSM-1K 等基准测试中取得了与 OpenAI 的 o8 等大型模型相当的性能。这一成就促使人们重新考虑传统的扩展方法，该方法认为较大的模型本质上更胜一筹。

DeepSeek-R1 的成功可以归功于其创新的训练过程，该过程结合了大规模强化学习，而不依赖于早期的监督微调。这一创新导致了 DeepSeek-R1-Zero与大型推理模型相比，该模型展现出了令人印象深刻的推理能力。进一步的改进，例如使用冷启动数据，增强了模型的连贯性和任务执行力，尤其是在数学和代码等领域。

此外，蒸馏技术已被证明对于从较大的模型开发更小、更高效的模型至关重要。例如，DeepSeek 发布了其模型的蒸馏版本，其大小从 1.5 亿到 70 亿个参数不等。利用这些模型，研究人员训练了一个相对较小的模型 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 表现优于 OpenAI 的 o1-mini 在各种基准测试中均取得了成功。这些模型现在可以使用标准硬件进行部署，使其成为广泛应用的更可行的选择。

小型模型能否达到 GPT 级别的推理水平

为了评估小型推理模型 (SRM) 的推理能力是否能够与 GPT 等大型模型 (LRM) 匹敌，评估其在标准基准上的表现至关重要。例如，DeepSeek-R1 模型 打进 大约 0.844 MMLU 测试，可与 o1 等较大型号相媲美。 GSM-8K 数据集，重点关注小学数学，DeepSeek-R1 的提炼模型 实现 顶级性能，超越o1和o1-mini。

在编码任务中，例如 实时代码平台 和 代码力量、DeepSeek-R1 的蒸馏模型 执行 与 o1-mini 和 GPT-4o 类似，在编程方面表现出强大的推理能力。然而，更大的模型仍然有一个 边缘 在需要更广泛的语言理解或处理长上下文窗口的任务中，因为较小的模型往往更具任务针对性。

尽管小型模型具有诸多优势，但它们在处理扩展推理任务或处理分布不均的数据时仍会遇到困难。例如，在 LLM 国际象棋模拟中，DeepSeek-R1 犯的错误比大型模型更多，这表明其在长时间内保持专注和准确性的能力存在局限性。

权衡与实际影响

在将 SRM 与 GPT 级 LRM 进行比较时，模型大小和性能之间的权衡至关重要。较小的模型需要较少的内存和计算能力，使其成为边缘设备、移动应用或需要离线推理的情况的理想选择。这种效率可以降低运营成本，DeepSeek-R1 等模型的效率最高可达到 96% 便宜 比 o1 等更大的型号运行更快。

然而，这些效率提升也伴随着一些妥协。较小的模型通常针对特定任务进行微调，与较大的模型相比，这可能会限制它们的多功能性。例如，虽然 DeepSeek-R1 在数学和编码方面表现出色，但它 缺乏 多模式功能，例如解释图像的能力，GPT-4o 等更大的模型可以处理这些功能。

尽管存在这些限制，小型推理模型的实际应用仍然非常广泛。在医疗保健领域，它们可以为在标准医院服务器上分析医疗数据的诊断工具提供支持。在教育领域，它们可用于开发个性化辅导系统，为学生提供分步反馈。在科学研究中，它们可以协助数学和物理等领域的数据分析和假设检验。DeepSeek-R1 等模型的开源性质也促进了协作并使 AI 的使用变得民主化，使小型组织能够从先进技术中受益。

底线

语言模型演变为小型推理模型是人工智能的一大进步。虽然这些模型可能尚未完全匹配大型语言模型的广泛功能，但它们在效率、成本效益和可访问性方面具有关键优势。通过在推理能力和资源效率之间取得平衡，小型模型将在各种应用中发挥关键作用，使人工智能在现实世界中更加实用和可持续。