在大模型落地過程中，我們經(jīng)常會遇到一個矛盾：簡單問題用復雜推理會浪費資源，復雜問題用簡單處理又會出錯。而自適應推理技術(shù)正是為解決這個矛盾而生 —— 它能讓模型根據(jù)任務(wù)難度動態(tài)調(diào)整推理策略，在效率與性能之間找到最佳平衡點。

今天我們就來拆解業(yè)界主流的三大自適應推理方法，看看阿里、字節(jié)和清華團隊是如何讓大模型學會 “按需思考” 的。

一、什么是大模型自適應推理？

簡單說，自適應推理就是讓大模型 “聰明地分配思考資源”：面對 “1+1 等于幾” 這樣的簡單問題，直接快速給出答案；遇到 “復雜數(shù)學證明” 或 “多步驟邏輯推理” 時，自動進入深度思考模式。

這種能力通過后訓練技術(shù)實現(xiàn)，不需要重新訓練基礎(chǔ)模型，而是通過微調(diào)或強化學習，讓模型掌握 “何時思考、如何思考” 的決策邏輯。目前主流方案可分為三大類：用戶控制型、效率平衡型和自主決策型。

二、三大主流自適應推理方法深度解析

2.1 Qwen3（阿里）：把 “思考控制權(quán)” 交給用戶

核心思想：與其讓模型自己判斷是否需要思考，不如把決策權(quán)交給用戶 —— 用戶可以通過特殊指令控制模型的思考深度。

具體實現(xiàn)：

• 特殊控制令牌：在聊天模板中引入??/think???和??/no_think???兩個令牌。當用戶輸入后加上??/think???，模型會生成詳細推理步驟；加上??/no_think??，則直接輸出答案。
• 訓練數(shù)據(jù)設(shè)計：混合兩種數(shù)據(jù) —— 模型自己生成的 “帶推理步驟” 數(shù)據(jù)，和人工收集的 “直接給答案” 數(shù)據(jù)，通過有監(jiān)督微調(diào)讓模型學會響應令牌指令。
• 基礎(chǔ)模型：基于已完成一輪 SFT（有監(jiān)督微調(diào)）和一輪 RL（強化學習）的 Qwen3 模型，確保本身具備推理能力。

適用場景：需要明確區(qū)分 “快速響應” 和 “深度分析” 的場景，比如客服系統(tǒng)（簡單問題直接回復，復雜問題生成推理過程）。

2.2 AdaCoT（字節(jié)）：平衡 “思考開銷” 與 “輸出質(zhì)量”

核心思想：像做 “成本 - 收益分析” 一樣優(yōu)化推理 —— 在最大化任務(wù)準確率的同時，最小化思考步驟（減少計算開銷），本質(zhì)是帕累托多目標優(yōu)化。

具體實現(xiàn)：

• 任務(wù)分級標注：先用一個 15B 的大模型給數(shù)據(jù) “貼標簽”：復雜問題標為??<reasoning_steps>答案???（需要思考），簡單問題標為??答案??（無需思考），再用這些數(shù)據(jù)做有監(jiān)督預熱訓練。
• 強化學習優(yōu)化：

     a.獎勵函數(shù)包含四部分：回答質(zhì)量分、推理遺漏懲罰（該思考卻沒思考）、思考過度懲罰（不該思考卻思考）、格式懲罰。

     b.創(chuàng)新的 “選擇性損失掩模（SLM）”：計算損失時忽略 “是否思考” 的決策令牌，讓模型更自由地學習決策邏輯。

• 基礎(chǔ)模型：采用豆包 1.5（15B/150B MoE 架構(gòu)），僅用預訓練模型做起點，不依賴前期微調(diào)。

適用場景：對計算成本敏感的場景，比如移動端 AI 助手（需平衡推理速度和電池消耗）。

2.3 AdaptThink（清華）：讓模型自主 “判斷思考必要性”

核心思想：通過約束優(yōu)化和重要性采樣，讓模型學會根據(jù)問題難度自主決定是否思考，且保證 “不思考時的答案質(zhì)量不低于思考時”。

具體實現(xiàn)：

• 約束優(yōu)化：訓練時強制模型滿足 “無思考響應質(zhì)量 ≥ 有思考響應質(zhì)量”，避免模型 “偷懶”—— 簡單問題可以不思考，但答案必須準確。
• 重要性采樣：由于參考模型（推理大模型）總是會輸出思考步驟，訓練時對其輸出做特殊處理：以 50% 概率把 “思考步驟” 部分替換為 “直接答案”，讓模型學習兩種模式。
• 強化學習策略：省去有監(jiān)督冷啟動，直接用 PPO 算法（去掉 KL 罰項）訓練，優(yōu)勢函數(shù)重點獎勵 “正確決策（該思考時思考，不該時不思考）” 和 “高質(zhì)量答案”。
• 基礎(chǔ)模型：基于 DeepSeek-R1 蒸餾的 Qwen 模型（1.5B 和 7B 參數(shù)），輕量化且保留推理能力。

適用場景：需要模型自主適配復雜場景的任務(wù)，比如智能文檔分析（自動判斷段落復雜度，決定是否深入解析）。

三、三種方法怎么選？一張表看懂差異

四、自適應推理的未來：從 “被動響應” 到 “主動規(guī)劃”

目前的自適應推理還停留在 “單步?jīng)Q策”（是否思考），未來可能向 “多步規(guī)劃” 演進：比如模型先判斷 “需要思考”，再規(guī)劃 “分幾步思考”，甚至中途發(fā)現(xiàn)思路錯誤時 “回溯重想”。

此外，結(jié)合 RAG（檢索增強生成）技術(shù)后，自適應推理還能學會 “何時需要檢索外部知識”—— 比如回答醫(yī)學問題時，自動判斷是否需要調(diào)用醫(yī)療知識庫，再結(jié)合檢索結(jié)果生成推理步驟。

對于企業(yè)來說，選擇自適應推理方案時，需重點考慮三個問題：用戶是否需要控制權(quán)？計算資源是否受限？任務(wù)對推理深度的要求是否動態(tài)變化？根據(jù)這些維度，就能找到最適合自身場景的技術(shù)路徑。

參考文獻

南門子，《阿里淘天大模型終面：麻了，真的麻了！》，???https://mp.weixin.qq.com/s/x43pwfNw7doFB5pGMLpJfA??，2025-06-19，微信公眾號