QwQ-32B API бөлігі болып табылады Qwen сериясы, қарапайым нұсқаумен реттелетін модельдер жетіспеуі мүмкін күрделі тапсырмаларды шешуде ерекшеленетін орташа өлшемді ойлаудың инновациялық моделі. Оның әсерлі өнімділігі, әсіресе қиын сценарийлерде, оны DeepSeek-R1 және o1-mini сияқты озық үлгілермен қатар қояды.
QwQ-32B сәулетінің күшті жақтарын ашу
The QwQ-32B үлгісі негізі оның ойлау қабілеттерін арттыру үшін күрделі архитектуралық дизайнды қамтитын себептік тіл үлгісі болып табылады. Модельге мыналар кіреді:
- RoPE бар трансформаторлар: Айналмалы позициялық кодтау (Rotary Positional Encoding) модельдің реттіліктерді түсінуін жақсартуда шешуші рөл атқарады.
- SwiGLU және RMSNorm: Бұл модельдің оқу процесінің тиімділігі мен тұрақтылығын жақсартатын негізгі компоненттер.
- Назар аударыңыз QKV Bias: -Мен QKV параметрлері оның ішінде сұраулар үшін 40 басты және кілт-мәндер үшін 8, модель тапсырмалар бойынша нақты назар аударуды қамтамасыз етеді.
32.5 миллиарды ендірілмейтін функцияларға арналған әсерлі 31 миллиард параметрімен мақтана отырып, QwQ-32B 64 қабаттан тұрады және жан-жақты мүмкіндіктерді ұсынады. контекст ұзындығы 131,072 32 токеннен тұрады. Бұл архитектура QwQ-XNUMXB-ны ерекшелендіреді, бұл оған кең және күрделі деректер жиынын тиімді өңдеуге және талдауға мүмкіндік береді.
Жетілдірілген ойлау үшін оқытуды күшейтудің күші
Соңғы жетістіктер трансформациялық әлеуетін көрсетеді Оқытуды күшейту (RL) үлгі өнімділігін кәдімгі әдістерге қарағанда айтарлықтай арттыруда. QwQ-32B үшін RL терең ойлау мен пайымдау мүмкіндіктерін пайдалануда маңызды рөл атқарады:
- Нәтижеге негізделген тренинг: Бастапқы RL кезеңдері математикалық пайымдаулар мен кодтау тапсырмаларына бағытталған. Дәл тексерушілерді пайдалану математикадағы шешімдердің дұрыстығын қамтамасыз етеді және алдын ала анықталған сынақ сценарийлеріне сәйкес жасалған кодты бағалайды.
- Incremental Capability Boost: Ерте жетістіктерден кейін RL жаттығулары жалпы ойлау қабілеттерін қамтиды. Бұл кезең нұсқаулыққа сәйкес және агентке негізделген тапсырмаларды қоса алғанда, жалпы үлгі өнімділігін арттыра отырып, марапат үлгілері мен ережеге негізделген тексерушілерді енгізеді.
Бұл RL-ге негізделген жақсартулар QwQ-32B-ге DeepSeek-R1 сияқты үлкенірек үлгілермен салыстырғанда бәсекеге қабілетті өнімділік деңгейлеріне қол жеткізуге мүмкіндік береді, бұл RL-ны сенімді негіздік үлгілерге қолданудың тиімділігін көрсетеді.
Салыстырмалы көрсеткіштер: салыстырмалы талдау
QwQ-32B өнімділігін бағалау математикалық пайымдауды, бағдарламалау дағдыларын және жалпы есептерді шешуді бағалайтын бірқатар эталондар бойынша оның біліктілігін көрсетеді:
- Тұрақты тамаша: QwQ-32B нәтижелері мақтауға тұрарлық, бұл оның дәстүрлі түрде заманауи үлгілер үшін сақталған тапсырмаларды шешу қабілетін көрсетеді.
- Бәсекеге қабілетті жиек: 1 миллиард пулынан белсендірілген 37 миллиардты ғана пайдаланатын DeepSeek-R671 сияқты үлгілерге қарағанда параметрлері аз болғанына қарамастан, QwQ-32B маңызды аймақтардағы өнімділікке сәйкес келеді немесе асып түседі.
Модельдің Apache 2.0 лицензиясы бойынша қолжетімділігі арқылы Бет құшақтау және ModelScope үздіксіз барлау және AI әзірлеу үшін кең қол жетімділікті қамтамасыз етеді.
Қатысты тақырыптар:3 жылғы AI музыкасын жасаудың ең жақсы 2025 моделі
Сыни тұрғыдан ойлау үшін агент негізіндегі мүмкіндіктерді біріктіру
QwQ-32B тамаша жетістіктерінің бірі оның интеграциясы болып табылады агентке қатысты мүмкіндіктер сыни тұрғыдан ойлауды жеңілдетеді:
- Құралды пайдалану: Модель құралдарды тиімді пайдаланады және адамға ұқсас шешім қабылдау процестерінің аспектілерін имитациялай отырып, қоршаған ортаның кері байланысына негізделген пайымдауды бейімдейді.
- Динамикалық бейімделу: Бұл мүмкіндіктер QwQ-32B-ны ой қозғаушы қозғалтқыш ретінде ғана емес, сонымен қатар сыртқы өзара әрекеттесу үшін стратегияларын дамытатын бейімделгіш AI үлгісі ретінде орналастырады.
Бұл біріктіру ықтимал пайдалану жағдайларының ауқымын кеңейтіп, интерактивті және адаптивті мәселелерді шешу маңызды болып табылатын әртүрлі домендерде қолданбаларға жол ашады.
Оқыту әдістемесі: суық старттан көп сатылы жаттығуларға дейін
QwQ-32B жаттығу режимі а басталады суық іске қосу бақылау пункті, мамандандырылған домендерге бағытталған көп сатылы күшейту оқыту арқылы өту:
- Математика және кодтау фокусы: Басты назар мақсатты марапаттау жүйелері арқылы математика мен кодтаудағы өнімділікті арттыруға бағытталған.
- Жаттығудың кеңейтілген кезеңдері: Қосымша оқыту кезеңдері модельге адам қалаулары мен нұсқауларына жақындауға мүмкіндік беретін жалпы мүмкіндіктерге баса назар аударады.
Бұл құрылымдық оқыту тәсілі әрбір прогрессивті кезең сайын QwQ-32B өзінің ой қорыту шеберлігін жетілдіретінін және әртүрлі тапсырмалар бойынша жан-жақты болуын қамтамасыз етеді.
Қорытынды:
Қорытындылай келе, QwQ-32B әмбебап AI үлгілеріне секіруді білдіреді. сыни тұрғыдан ойлау және пайымдау. Оның жетілдірілген архитектурасымен біріктірілген Reinforcement Learning интеграциясы күрделі тапсырмаларды дәлдікпен орындауға мүмкіндік береді. Модельдің ашық салмақтағы қолжетімділігі әзірлеушілер мен AI пайдаланушыларына оның әлеуетін толық пайдалануға мүмкіндік беретін әрі қарай инновацияларды ынталандырады. QwQ-32B орташа өлшемді ойлау күші ретінде жасанды жалпы интеллектке ұмтылуда жаңа эталон орнатады, болашақ әзірлемелер үшін пионер және практикалық түсініктер мен мүмкіндіктерді ұсынады.
Бұл QwQ-32B API интерфейсін CometAPI арқылы қалай шақыруға болады
1.Кіру cometapi.com сайтына. Егер сіз әлі біздің пайдаланушы болмасаңыз, алдымен тіркеліңіз
2.Кіру тіркелгі деректерінің API кілтін алыңыз интерфейсінің. Жеке орталықтағы API токеніндегі «Токенді қосу» түймесін басыңыз, таңбалауыш кілтін алыңыз: sk-xxxxx және жіберіңіз.
-
Осы сайттың URL мекенжайын алыңыз: https://api.cometapi.com/
-
API сұрауын жіберу және сұрау мәтінін орнату үшін QwQ-32B соңғы нүктесін таңдаңыз. Сұрау әдісі мен сұрау органы мына жерден алынады веб-сайтымыздың API құжаты. Біздің веб-сайт сізге ыңғайлы болу үшін Apifox тестін ұсынады.
-
Жасалған жауапты алу үшін API жауабын өңдеңіз. API сұрауын жібергеннен кейін сіз жасалған аяқтауды қамтитын JSON нысанын аласыз.
