[LLM] 標準モデルと推論モデルをいつ使うべきか？

タスクの複雑さと種類に応じて、推論モデルまたは標準モデルを使用すべき：

推論モデルを使用する場合：

パズル解き、高度な数学問題、論理的課題など、複雑で多段階の推論を必要とするタスク。
コーディング、科学的分析、推論を要する曖昧なクエリなど、問題を小さなステップに分解したり、回答に説明を加えたりする必要がある場合。

単純な検索や統合を超えた複雑な分析や意思決定を伴うタスク。

標準モデルを使用する場合：

要約、翻訳、基本的な質問応答など、単純で直接的なタスク。
コストと速度の面で効率性が必要な場合。推論モデルはリソースを多く消費し、冗長になりがちだ。

深い論理的分析を必要とせず、検索と統合に焦点を当てたタスク（例：検索拡張生成）。

まとめると:

要するに、複雑な問題解決には推論モデルを、より単純なタスクには標準モデルを使用し、パフォーマンスとコストを最適化すべきだ。