小模型备受欢迎，但能追赶上大模型吗？

在自然语言处理中，大型语言模型的推理能力往往比小型模型更强。这种推理能力有助于解决困难的任务，并可能使语言模型成为下一代计算平台/操作系统的基础。通过代码训练、思维链提示和强化学习等技术，可以提高模型的推理能力。问题在于这些技术能否填补小型和大型模型之间的差距。 ## 三个核心观点： - 大型语言模型具有更强的推理能力； - 训练代码、思维链提示和强化学习等技术可以提高模型的推理能力； - 这些技术是否能够弥合小型和大型模型之间的差距是一个问题。