推理通过使 NLP 模型能够像人类一样处理信息来改进它们——连接概念、理解上下文并进行逻辑推断。 具有推理能力的模型不是仅仅依赖于模式匹配或记忆，而是分析输入中实体、事件或想法之间的关系。 例如，回答诸如“在公司 CEO 辞职后，是什么导致了股市崩盘？”之类的问题的模型需要推断 CEO 离职与市场反应之间的因果关系，而不仅仅是识别诸如“股市”或“CEO”之类的关键词。 这减少了对表面相关性的依赖，并提高了复杂场景中的准确性。 架构中结构化知识集成（例如，使用知识图谱）或显式推理步骤（例如，思维链提示）等技术有助于模型将问题分解为逻辑子步骤。
推理的一个实际好处是提高了需要多跳推理或上下文理解的任务的性能。 例如，在文档摘要中，模型必须识别段落中的关键点并将它们连贯地综合起来。 如果没有推理，摘要可能会遗漏关键联系或重复不相关的细节。 同样，在对话系统中，推理允许模型跟踪用户在多次对话中的意图：如果用户说，“我需要一份素食披萨。 还有，不要蘑菇，”模型必须将“不要蘑菇”与披萨订单联系起来并相应地更新约束。 检索增强生成 (RAG) 之类的框架或将神经网络与符号逻辑相结合的混合模型（例如，基于规则的过滤器）可以实现这种上下文感知的决策。 这些方法使模型更适应细微的现实世界输入。
推理还可以减少由歧义或不完整数据引起的错误。 例如，在情感分析中，句子“这部电影太糟糕了，反而很好”需要理解反讽——这是简单的基于关键词的模型经常失败的任务。 具有推理能力的模型可以解析句法结构（例如，“我不讨厌这个”中的否定）或解决共指（例如，将“它”链接到正确的先行词）。 合并合成推理数据集（例如，在微调期间生成逐步解释）或使用对比学习来突出逻辑不一致性等训练方法进一步加强了这种能力。 通过关注为什么答案是正确的，而不仅仅是什么答案是，推理使 NLP 模型对于构建聊天机器人、搜索引擎或分析工具等应用程序的开发人员来说更加健壮、可解释和可靠。