推理与对话对话式 Ai：揭示关键差异，实现最大影响！

解析推理模型与对话模型

解析推理模型与对话模型之间的差异对于有效应用至关重要。知道该应用哪一个将节省大量时间和烦恼。

首先，让我们讨论聊天模型。您可能已经使用过其中一种——比如聊天生成预训练变换器。这些模型就像那个快速、出色的朋友，总是准备好回应。就像您的沟通一样，它们发起讨论并立即给出回复。

例如，您输入“数字营销是什么？”然后轰——您几乎立即收到回应。这些模型旨在快速、低延迟，并且在处理简单任务方面相当出色。可以将它们视为人工智能版的短跑运动员：快速、高效，适合短时间的工作冲刺。

哦，还有一个好消息是，有很多不同的选择可供选择。开放人工智能包括像GPT-4o这样的模型，人类中心的人工智能有克劳德，然后是元公司、微软、亚马逊网络服务……基本上，人工智能自助餐应有尽有。老实说，由于开放人工智能和人类中心的人工智能实在是_太_出色了，您很可能会最常使用它们。

在速度比思考深度更重要的工作中，它们是理想的。有关聊天模型的更多信息，您可以探索 Wikipedia’s chatbot overview。

目前，推理模型？非常不同的氛围。这些是人工智能中的深刻思考者。就像那个朋友在点晚餐前花15分钟考虑菜单一样，他们花时间考虑事情，而不是急于回应。

它们通过使用 test-time compute scaling 来运作。这个词听起来很复杂，但它的意思是他们在产生结果之前会花更多的时间和脑力进行考虑。因此，他们会经历几轮“思考”，就像与自己进行来回讨论，而不是立即给出解决方案，直到他们对自己的回应感到确信为止。

缺点是它们反应迟缓。像是需要几分钟才能回答的那种迟缓。如果你的唯一目标是重新排列一个句子或创建一个简短的段落，这些模型会让你抓狂。但是，如果你正在处理任何具有挑战性的任务——研究、技术文档、多步骤故障排除——等待是值得的。

权衡是高延迟——你将需要等待一段时间。不过，它们在解决困难问题方面要好得多。可以把它们看作马拉松跑者：慢，但在长时间和高要求的工作中，它们会把你带到终点。

那么，如何在这两者之间进行选择呢？以下是一个备忘单：

例如，对于博客介绍或推文，保持对话风格。但在尝试解决多步骤算术问题或检查研究文章时，请使用推理模型。有关更多见解，请查看 Moz 的人工智能应用指南。

如果您使用的是类似聊天生成预训练变换器的工具，切换是简单的。通常位于左上角，前往模型选择菜单以查找对话模型或推理模型的选项。

以下是并排测试它们的结果：

就像拉开窗帘展示其过程一样，推理模型甚至揭示了它的思维过程。尽管速度较慢，但它确实更全面。有关推理模型的更多信息，请访问搜索引擎期刊的人工智能洞察。

这里有个技巧：如果你正在使用推理模型处理一些困难的任务，避免仅仅坐在那里等待。与此同时，可以同时启动一个聊天模型，处理一些小杂务。这就像有两个助手并肩工作——一个处理短任务，另一个慢慢完成繁重的工作。

最终，这归结为仅仅利用正确的工具来完成任务。你需要一些快速的东西。你最好的希望是聊天模型。需要一些深思熟虑和精确的东西？应用推理模型。如果你想要更高级的选择，立即将两者结合起来，让你的负担形成团队协作。

我们将在课程的下一部分中提供一些有用的建议，包括如何创建列表、评估情感以及制定明确的指令，以最大化这些模型。老实说：一半的挑战在于理解如何_提问_合适的问题。继续观看！