يعد قياس وقت الاستدلال طريقة لتحسين أداء نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) من خلال زيادة الموارد الحسابية أثناء مرحلة الاستدلال. كانت نماذج سلسلة o1 من OpenAI هي الأولى في تقديم مفهوم القياس الاستدلالي الزمني. ومن خلال زيادة طول عملية التفكير المتسلسلة، تم تحقيق تحسينات كبيرة في الأداء في مهام مثل الرياضيات والبرمجة والتفكير العلمي.

يهدف توسيع وقت الاستدلال إلى تحسين أداء النموذج من خلال تخصيص موارد حوسبة إضافية (مثل المزيد من خطوات الحوسبة، واستراتيجيات الاستدلال الأكثر تعقيدًا، وما إلى ذلك) أثناء عملية الاستدلال لتقييم نتائج متعددة واختيار الحل الأفضل. إنه يكسر القيود التقليدية المتمثلة في تحسين قدرات النموذج ببساطة عن طريق زيادة موارد التدريب، مما يسمح للنموذج بالتفكير الاستراتيجي وحل المشكلات بشكل منهجي عند مواجهة المهام المعقدة.