如何控制大模型推理力度
Ahead of AI (Sebastian Raschka) · rss · 2026-07-18
这篇文章围绕“如何控制 LLM 的 reasoning effort（推理力度）”展开，先回顾 reasoning model 的基本概念，再讨论训练与推理两个层面的扩展方式。
核心观点
- reasoning model 并不等于人类式推理，而是会输出中间推理轨迹、逐步求解的模型。
- 提升推理能力主要有两条路：训练扩展 和 推理时扩展。
训练层面
- 文章重点回顾了 RLVR（reinforcement learning with verifiable rewards）：在可验证任务里，用结果是否正确来给奖励。
- 这里的可验证领域主要是数学和代码，例如用符号计算器、编译器、单元测试来判断对错。
- 文中指出，训练时并不真正依赖中间推理轨迹本身；奖励主要看最终答案和格式。
- 仅靠输出端奖励，模型也可能学会自我纠错、回退和修正，这些现象被称为 “Aha” moments。
推理层面
- 推理时可以额外投入算力来提升答案质量，这就是 inference scaling。
- 例子包括 self-consistency：同一问题多次采样，再用多数投票选最终答案。
- 这种方法既能用于普通 LLM，也能叠加在 reasoning model 上。
进一步讨论
- 文章提到，许多现代 LLM 都已经在某种意义上成为 reasoning models。
- 还引入了“不同 effort 档位”的概念：通过控制推理强度，让模型在速度、成本和效果之间做权衡。
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