Standardni modeli umjetne inteligencije isporučuju odgovore usklađene s uzorkom, što postavlja određena ograničenja vezana uz to kakvi ti odgovori mogu biti.

To se promijenilo s dolaskom modela koji mogu 'razmišljati' o vašim pitanjima i problemima korak po korak. Donosimo pregled ključnih razlika između te dvije vrste generativne umjetne inteligencije.

Pristupi rješavanju problema

Kada postavite upit, modeli rasuđivanja kao što je DeepSeek-R1 neće odmah ponuditi odgovor, već stvoriti više tijekova misli.

Takvi modeli analiziraju različite logičke putove prije nego što se odluče za onaj koji ima najviše smisla. To izgleda kao kad gledate nekoga kako rješava matematički problem na papiru.

Zbog toga su mnogi ljudi počeli koristiti DeepSeek, unatoč problemima s privatnošću. Međutim, dostupni su i drugi modeli koji tako rade, kao što su ChatGPT-o1, Claude 3.7 Sonnet, xAI Grok 3 i Alibabin QwQ.

Usporedba izvedbe zadatka

Razlika u izvedbi modela rezoniranja i nerezoniranja u nekim je slučajevima zapanjujuća.

Pri rješavanju složenih matematičkih problema modeli rasuđivanja dosljedno nadmašuju svoje brže dvojnike. Možete tražiti od obje vrste rješavanje algebarskog problema s više koraka, a ponekad samo model rasuđivanja može shvatiti, primjerice, kako različit predznak može promijeniti odgovor.

Ova se prednost proteže i na otklanjanje pogrešaka računalnog koda. Ponekad standardni model predlaže popravak koji izgleda dobro (i sintaktički je ispravan, također), ali uvodi novu pogrešku.

Model rasuđivanja metodički prati staze izvršenja, pa pronalazi i izvorni problem i potencijalne nove logičke probleme koje bi njegovo rješenje moglo stvoriti.

Međutim, kod jednostavnijih problema možda se ne isplati čekati na rasuđivanje jer će rezultati koje će standardni model dati biti dovoljno dobri.

Slično tome, znanstvena pitanja ovise o složenosti. Temeljni znanstveni upiti dobivaju jednako točne odgovore od obje vrste.

Ali, ponekad standardni model pouzdano iznosi stvari koje bi stručnjaci za fiziku osporili, dok model rasuđivanja pažljivo kvalificira svoje izjave i uvažava teorijske rasprave.

Modeli bez rasuđivanja još dominiraju tamo gdje su kreativnost i razgovor važniji od preciznosti. Kada zatražite brzi nacrt pjesme ili priče, ili možda e-pošte, radije biste dobili trenutni odgovor nego čekali na 'pravi' odgovor u situaciji u kojoj objektivno pravog odgovora nema.

Trenutačni odgovori također djeluju prirodnije za jednostavno pronalaženje informacija i ležeran razgovor.

Zahtjevi za procesorsku snagu

Modeli rasuđivanja mogu zahtijevati dva do pet puta više računalnih resursa, što izravno dovodi do viših troškova. To nije iznenađujuće kada uzmete u obzir kako se treniraju modeli rasuđivanja.

Dok tradicionalni modeli primarno uče prepoznavanje uzoraka iz masivnih tekstualnih skupova podataka, modeli razmišljanja prolaze dodatne faze obuke usmjerene na ciljano rješavanje problema.

Oni su u biti naučeni generirati više putova rješenja i procijeniti ih, zahtijevajući znatno više računalnih resursa. Zbog toga se mogućnosti rasuđivanja obično nalaze u vrhunskim uslugama, a ne u besplatnim razinama.

Energetski gladni modeli također imaju veći ugljični otisak, pa ih treba koristiti za zadatke u kojima je preciznost uistinu bitna, ne za svakodnevne upite.

Što odabrati?

Odabir između rezonirajućih i nerezonirajućih modela svodi se na vaganje brzine u odnosu na pouzdanost.

Za poslove poput financijske analize ili istraživanja modeli rezoniranja vjerojatno su bolji, dok pri kreativnom radu ili brzom traženju informacija treba prednost dati standardnim modelima.

Budućnost vjerojatno pripada hibridnim sustavima koji se mogu inteligentno prebacivati ​​između pristupa na temelju složenosti zadatka, piše Make Use Of.