Le LLM classique est comme un humaniste, et le modèle avec un raisonnement comme un mathématicien
Dans certaines applications complexes, les modèles avec un raisonnement profond peuvent être sensiblement plus rapides que les homologues classiques. Ceci est particulièrement visible lors de la résolution de problèmes mathématiques, physiques, chimiques ou biologiques.
Les modèles avec un raisonnement profond sont beaucoup plus précis. Ils font beaucoup mieux lors de la recherche d'erreurs ou de l'analyse du code source. Lorsque le modèle classique améliorera une erreur en créant un autre modèle avec un raisonnement en profondeur résoudra toutes les erreurs tout en améliorant la lisibilité du code.
D'un autre côté, le modèle classique s'accompagnera mieux de tâches courtes et simples telles que la création d'un e-mail ou l'amélioration du texte. Il l'utilisera également sensiblement Moins d'énergie.
Le modèle d'IA le plus complexe n'est pas toujours le meilleur
Le choix entre les modèles d'IA basés sur le raisonnement et les modèles non basés sur le raisonnement se résume à la comparaison de la vitesse et de la fiabilité. Dans le cas de travaux tels que l'analyse financière ou la recherche, il vaut la peine de choisir des modèles avec une compréhension approfondie. Ils minimiseront efficacement le risque d'erreur et optimiseront les résultats. Cela deviendra au détriment du temps et de l'efficacité énergétique.
Dans le cas d'un brainstorming créatif ou d'une recherche rapide d'informations, il vaut la peine de s'appuyer sur des modèles standard. La réaction immédiate maintient des travaux lisses et les inexactitudes mineures ne conduisent généralement pas à de graves conséquences.
L'avenir appartient probablement à des systèmes hybrides qui peuvent changer intelligemment les approches en fonction de la complexité de la tâche. Comprendre quelles conseils fonctionnent le mieux avec les modèles de raisonnement, améliore les résultats, vous permettant de décider de ce qui est le plus important pour le moment – vitesse ou analyse en profondeur.
