К содержимому
AI и данные

Reasoning — модели, которые думают дольше

Модели, которые перед ответом строят внутреннюю цепочку рассуждений. Лучше в логике и коде, но дороже и медленнее обычных.

Также встречается как: рассуждающие модели, chain of thought, мышление модели

Коротко. Reasoning-модели тратят дополнительные вычисления перед ответом: разбивают задачу на шаги, проверяют себя и только потом выдают результат. Раньше этого добивались приёмом «рассуждай пошагово» в промпте, теперь это встроенный режим.

Где они дают выигрыш

Задачи с несколькими шагами и проверяемым ответом: математика, разбор сложной логики, написание и отладка кода, планирование действий агента, анализ противоречивых документов.

Там, где ответ короткий и фактический — извлечение полей, классификация, ответ по документу, — выигрыша почти нет, а цена и задержка вырастают.

Зачем фаундеру

Это вопрос себестоимости. Рассуждение расходует дополнительные токены, которые оплачиваются, но пользователю не показываются, а ответ приходит заметно медленнее.

Разумная схема для продукта — маршрутизация: простые запросы уходят обычной модели, сложные — рассуждающей. Разница в расходах на большом потоке получается кратной.

Где ошибаются

Ставят рассуждающую модель везде «на всякий случай». Самый быстрый способ испортить экономику и скорость продукта.

Показывают рассуждения пользователю как ответ. Это черновик, а не результат.

Не проверяют выигрыш. Прежде чем переходить, прогоните обе модели на своём наборе evals — разница часто оказывается меньше ожидаемой.

Разобрать это на своём проекте

Мы доводим идеи фаундеров до работающего MVP за долю в компании. Расскажите про свою — посмотрим на цифры вместе.

Оставить заявку

Рядом в словаре

LLM

Модель, обученная предсказывать следующий фрагмент текста и научившаяся на этом отвечать, писать код и рассуждать. Основа современных AI-продуктов.

Инференс

Применение уже обученной модели к новым данным: то, за что вы платите в продакшене каждый день, в отличие от разового обучения.

Evals

Набор примеров с ожидаемым результатом, на котором проверяют модель после каждого изменения. Замена «на глаз вроде стало лучше» на измерение.

Векторная база

База данных, которая хранит векторы и быстро находит ближайшие к запросу. Инфраструктурный слой поиска по смыслу и RAG-систем.

Галлюцинация

Правдоподобный, но неверный ответ модели: несуществующие факты, ссылки и цитаты. Свойство технологии, а не поломка, — с ним работают, а не чинят.

Дистилляция

Обучение компактной модели на ответах крупной, чтобы получить близкое качество на узкой задаче за меньшие деньги и с меньшей задержкой.