指令型模型与推理型模型在目标导向与可重复性方向的优缺点分析

指令型模型与推理型模型在目标导向与可重复性方向的优缺点分析

Nihao Dong

背景:

DeepSeek等推理型模型推出之后，出现的使用技巧是：不必写提示词，让reasoning model自行思考并分解过程。同时，在实际业务中，使用提示词技巧让deepseek-r1-qwen-1.5b模型输出结构化数据的效果并不理想，会出现过度思考的情况。

本文会回答三个问题：

1. 指令型模型与推理型模型的优缺点。
2. 提示词工程是否会被淘汰?
3. 相关业务场景中模型选型。

1. 目标导向性

指令型模型

• 优点：
  • 明确的任务对齐：通过指令微调（Instruction Tuning）或提示工程（Prompt Engineering），指令型模型能直接响应特定任务需求，例如在谈判、游戏策略等场景中生成目标明确的输出。例如，在策略推理中，通过设计提示词引导模型生成符合竞争目标的策略（如商业谈判中的最优报价），显著提升了模型在动态环境中的决策效率。
  • 适应结构化任务：指令型模型在处理需要