مدل های استاندارد AI پاسخ های با الگوی را ارائه می دهند و پاسخ های دقیق اما محدود به سوالات شما ارائه می دهند. این همه با ورود مدل های استدلال هوش مصنوعی تغییر کرده است که می توانند از طریق سؤالات و مشکلات شما گام به گام “فکر کنند”. شما هنوز جواب خود را دریافت می کنید ، اما بین استدلال هوش مصنوعی و مدل های غیر فصلی تفاوت های مهمی وجود دارد.
پیوندهای سریع
- رویکردهای حل مسئله
- مقایسه عملکرد کار
- پردازش الزامات برق
- انتخاب درست
مدل های استاندارد AI پاسخ های با الگوی را ارائه می دهند و پاسخ های دقیق اما محدود به سوالات شما ارائه می دهند. این همه با ورود مدل های استدلال هوش مصنوعی تغییر کرده است که می توانند از طریق سؤالات و مشکلات شما گام به گام “فکر کنند”. شما هنوز جواب خود را دریافت می کنید ، اما بین استدلال هوش مصنوعی و مدل های غیر فصلی تفاوت های مهمی وجود دارد.
رویکردهای حل مسئله
وقتی از مدلهای AI سریع ، استدلال می کنید مانند Deepseek-R1 ، یک مدل هوش مصنوعی توسعه یافته چینی ، بلافاصله جواب نمی دهید. درعوض ، آنها چندین اثر “زنجیره اندیشه” ایجاد می کنند.
مدل های استدلال قبل از حل و فصل روی روشی که بیشترین حس را ایجاد می کند ، مسیرهای منطقی مختلف را تجزیه و تحلیل می کنند. به همین دلیل است که بسیاری از افراد با وجود مسائل مربوط به حریم خصوصی آن ، شروع به استفاده از Deepseek کردند. با این حال ، علاوه بر Deepseek ، سایر مدلهای AI استدلال مانند Chatgpt-O1 ، Claude 3.7 Sonnet ، Xai Grok 3 و QWQ Alibaba نیز در دسترس هستند.
در ابتدا ، به نظر می رسد تماشای کسی از طریق یک مشکل ریاضی روی کاغذ خراش کار می کند. هوش مصنوعی سنتی بلافاصله با هر الگویی که تشخیص می دهد پاسخ می دهد ، اما استدلال هوش مصنوعی عمداً رویکردهای متعدد را ارزیابی می کند ، بنابراین شما اغلب باید چند ثانیه صبر کنید تا پاسخی داشته باشید که یک مدل استاندارد کمتر از یک ثانیه برای تولید آن باشد.
من هر دو نوع مدل AI را سریع پرسیدم:
اگر پنج نفر در یک میزگرد نشسته باشند و هر شخص باید در کنار حداقل یک نفر که می داند بنشیند ، حداقل تعداد روابط آشنایی مورد نیاز چیست؟
مدل غیر فصلی فوراً “5 روابط” را با توضیح مختصر ارائه داد. در همین حال ، Deepseek 298 ثانیه فکر کرد ، که به وضوح از طریق صندلی های مختلف صندلی و موارد حاشیه مربوطه قبل از نتیجه گیری سه رابطه خود کار می کرد.
این الگوی در مدلهایی مانند GPT-4O ، Claude 3.7 و سایر موتورهای استدلال آزمایشی صادق است. زمان انتظار هدر نمی رود – این مدل ها به معنای واقعی کلمه از طریق مشکلات از زوایای متعدد فکر می کنند.
مقایسه عملکرد کار
تفاوت عملکرد در مدلهای استدلال و غیر فجرال در برخی از کارها قابل توجه است. هنگام حل مشکلات پیچیده ریاضی ، مدل های استدلال به طور مداوم از همتایان سریعتر خود بهتر عمل می کنند. شما می توانید از هر دو نوع بخواهید که یک مشکل جبر چند مرحله ای را حل کنید ، و گاهی اوقات ، فقط مدل استدلال می تواند خطای علامت ظریف را بدست آورد که ممکن است جواب را تغییر دهد.
این مزیت به اشکال زدایی کد نیز گسترش می یابد. گاهی اوقات ، مدل استاندارد اصلاحاتی را نشان می دهد که به نظر می رسد درست است (و از نظر نحوی نیز صحیح است) اما یک اشکال جدید را معرفی می کند. مدل استدلال از نظر روشمند مسیرهای اجرای را ردیابی می کند و هم مسئله اصلی و هم مشکلات منطقی جدید بالقوه آن را پیدا می کند که ممکن است راه حل آن ایجاد کند.
با ادغام ویژگی ویرایش بوم خود با مدل استدلال پیشرفته O1 ، ChatGPT یک بستر رویایی رمزگذار ساخته است.
با این حال ، من فهمیدم که مدل های استدلال همیشه ارزش انتظار برای کارهای تجزیه و تحلیل داده ها را ندارند. وقتی از هر دو خواستم تا یک مجموعه داده ساده را که روند دما را نشان می دهد ، تفسیر کنم ، مدل غیر فصلی بینش سریع به من داد که برای نیازهای من کاملاً مناسب بود.
تجزیه و تحلیل اضافی مدل استدلال ، نه ثانیه اضافی که منتظر ماندم ، توجیه نکرد. من می دانم ، نه ثانیه طولانی نیست ، اما این انتظار برای سایر وظایف اعمال می شود که لزوماً به پردازش اضافی احتیاج ندارند.
به همین ترتیب ، سؤالات علمی به پیچیدگی بستگی دارد. نمایش داده های علوم پایه از هر دو نوع پاسخ های دقیقی به دست می آورند. اما گاهی اوقات ، مدل استاندارد با اطمینان می گوید مواردی را که متخصصان فیزیک مورد اختلاف قرار می دهند ، بیان می کند ، در حالی که مدل استدلال با دقت بیانیه های خود را واجد شرایط می کند و مباحث نظری را تصدیق می کند.
مدل های غیر فجرال هنوز هم بر جایی حاکم هستند که خلاقیت و گفتگو بیشتر از دقت هستند. هنگامی که شما می خواهید یک شعر یا طرح داستان سریع بخواهید یا شاید از هوش مصنوعی برای نوشتن ایمیل استفاده کنید ، خیلی بیشتر از این که منتظر مدل استدلال باشید تا انتخاب های خلاقانه را بدون پاسخ عینی “درست” سرنگون کنید ، یک پاسخ فوری دارید.
بسیاری از مدارس از چکرهای هوش مصنوعی برای پرچم دانش آموزان مظنون به نوشتن با هوش مصنوعی استفاده می کنند. با این حال ، اینها ناکارآمد هستند و اغلب منجر به پرچم های مثبت کاذب می شوند.
پاسخ های فوری برای بازیابی اطلاعات ساده و مکالمه گاه به گاه طبیعی تر است. زمان تفکر گسترده مدل استدلال باعث ایجاد مکث های ناخوشایند می شود که باعث می شود تعامل کمتر انسان شود – با توجه به اینکه این مدل ها ظاهراً پیشرفته تر هستند.
پردازش الزامات برق
خواسته های محاسباتی مدل های AI استدلال تفاوت عملکرد را توضیح می دهد. این مدلها فقط کمی خواستار نیستند-آنها می توانند 2-5 برابر منابع محاسباتی همتایان غیر فصلی خود نیاز داشته باشند و مستقیماً به هزینه های بالاتر ترجمه می کنند.
نصب Deepseek بر روی لپ تاپ به طرز حیرت انگیزی ساده است و این بدان معنی است که شما دیگر نیازی به اتصال اینترنتی برای استفاده از یک چت بابات هوش مصنوعی ندارید.
این تعجب آور نیست که شما در نظر بگیرید که چگونه مدل های استدلال آموزش داده می شوند. در حالی که مدل های سنتی در درجه اول به رسمیت شناختن الگوی از مجموعه داده های متن عظیم یاد می گیرند ، مدل های استدلال تحت مراحل آموزشی اضافی متمرکز بر حل مسئله عمدی قرار می گیرند. آنها در اصل به آنها آموزش داده می شوند که مسیرهای راه حل متعدد و ارزیابی آنها را تولید کنند و به منابع محاسباتی بیشتری نیاز دارند.
به همین دلیل است که قابلیت های استدلال به طور معمول در خدمات حق بیمه AI به جای ردیف های رایگان یافت می شود. در آزمایش من ، اجرای نمایش داده های استدلال پیچیده از طریق مدل استدلال Claude 3.7 Sonnet به طرز چشمگیری بیش از مدل غیر فجرال کلود است.
از تأثیرات زیست محیطی نیز نباید غافل شود. این مدل های گرسنه انرژی دارای ردپای کربن بزرگتر هستند که در مقیاس اهمیت دارد. ما باید از زمانی که از قابلیت های استدلال استفاده می کنیم ، انتخاب بیشتری داشته باشیم ، و آنها را برای کارهایی که در واقع دقیق اهمیت دارد به جای پرسش های روزمره که مدل های استاندارد به اندازه کافی انجام می دهند ، صرفه جویی کنیم.
انتخاب درست
انتخاب بین مدل های استدلال و غیر منطقی AI به سرعت در برابر قابلیت اطمینان کاهش می یابد. برای کار مانند تجزیه و تحلیل مالی یا تحقیق ، من همیشه با وجود انتظار ، مدلهای استدلال را انتخاب می کنم. سهام برای حدس های با الگوی بسیار زیاد است.
برای طوفان مغزی خلاق یا جستجوی اطلاعات سریع ، مدل های استاندارد همچنان به من ادامه می دهند. پاسخ فوری باعث جریان کار می شود و نادرستی های جزئی به طور معمول عواقب جدی ندارند. این شبیه به نحوه استفاده از ماشین حساب برای ریاضی سریع است اما فرمول های صفحه گسترده را برای بودجه بندی مهم تجزیه می کنیم.
آینده احتمالاً متعلق به سیستم های هیبریدی است که می توانند بر اساس پیچیدگی کار ، هوشمندانه بین رویکردها تغییر کنند. درک این که کار با مدل های استدلال بهترین نتیجه را بهبود می بخشد ، نتایج را بهبود می بخشد و به شما امکان می دهد در حال حاضر تصمیم بگیرید که در حال حاضر بیشتر اهمیت دارد – تجزیه و تحلیل عمیق.