Gerenciando Níveis de Raciocínio em Grandes Modelos de Linguagem

Автор статьи объясняет, как LLM обучаются рассуждать с разным уровнем усилий, начиная с появления модели OpenAI o1 два года назад, за которой последовала DeepSeek-R1 с методикой обучения RLVR. Недавно OpenAI выпустила семейство GPT-5.6, которое включает три размера и примерно пять-шесть настроек усилия рассуждений. В статье даётся краткое определение моделей рассуждений: они выводят промежуточный след рассуждений, пошагово прорабатывая вопрос. Обсуждается два способа улучшения производительности: масштабирование обучения (training scaling) и масштабирование инференса (inference scaling). При обучении используется RLVR, где награда даётся за правильность ответов в верифицируемых областях (математика, код). DeepSeek-R1 показала, что такое поведение достигается чистым RL, хотя полный пайплайн многостадийный. Также рассмотрены теги <think> и </think>, которые лишь маркируют границы трассы рассуждений и не дают модели способности думать. На примере Qwen3 показано, как реализовано включение/отключение режима рассуждений через токенизатор (enable_thinking). Наконец, обсуждается, как могут быть реализованы настройки усилия рассуждений в GPT-5.6: вероятно, через системный промпт, влияющий на длину ответа и точность.