QwQ-32B API는 다음의 일부입니다. 쿠웬 시리즈는 기존의 명령어 조정 모델이 부족할 수 있는 복잡한 작업을 처리하는 데 탁월한 혁신적인 중간 크기 추론 모델입니다. 특히 어려운 시나리오에서 인상적인 성능을 보이며 DeepSeek-R1 및 o1-mini와 같은 최첨단 모델과 어깨를 나란히 합니다.
QwQ-32B의 건축적 강점 공개
The QwQ-32B 모델 근본적으로 추론 능력을 강화하기 위해 정교한 건축 설계를 통합한 인과 언어 모델입니다. 이 모델에는 다음이 포함됩니다.
- RoPE를 갖춘 변압기: 회전 위치 인코딩(RoPE)은 모델의 시퀀스 이해도를 높이는 데 중요한 역할을 합니다.
- SwiGLU 및 RMSNorm: 이는 모델 학습 과정의 효율성과 안정성을 개선하는 핵심 구성 요소입니다.
- 주의 QKV 바이어스: 함께 QKV 매개변수 40개의 쿼리 헤드와 8개의 키-값 헤드를 포함하여 이 모델은 작업 전반에 걸쳐 정교한 주의 처리를 달성합니다.
32.5억 개가 비임베딩 기능에 전용된 31억 개의 인상적인 매개변수를 자랑하는 QwQ-32B는 64개 계층으로 구성되어 포괄적인 기능을 제공합니다. 컨텍스트 길이 131,072개의 토큰. 이 아키텍처는 QwQ-32B를 차별화하여 광범위하고 복잡한 데이터 세트를 효과적으로 처리하고 추론할 수 있도록 합니다.
강화 학습의 힘으로 추론 강화
최근의 발전은 혁신적 잠재력을 강조합니다. 강화 학습 (RL) 기존 방식이 달성하는 것보다 모델 성능을 크게 높이는 데 도움이 됩니다. QwQ-32B의 경우 RL은 심층적 사고 및 추론 능력을 활용하는 데 도움이 됩니다.
- 성과 중심 교육: 초기 RL 단계는 수학적 추론 및 코딩 작업에 초점을 맞춥니다. 정확한 검증자를 활용하면 수학 솔루션의 정확성이 보장되고 생성된 코드를 사전 정의된 테스트 시나리오와 비교 평가합니다.
- 점진적인 역량 강화: 초기 성공에 이어 RL 훈련은 일반적인 추론 능력으로 확장됩니다. 이 단계에서는 보상 모델과 규칙 기반 검증자를 도입하여 지시 따르기 및 에이전트 기반 작업을 포함한 전반적인 모델 성능을 향상시킵니다.
이러한 RL 기반 향상을 통해 QwQ-32B는 DeepSeek-R1과 같은 대규모 모델에 비해 경쟁력 있는 성능 수준을 달성하여 강력한 기본 모델에 RL을 적용하는 것이 얼마나 효과적인지 보여줍니다.
벤치마킹 성과: 비교 분석
QwQ-32B의 성능 평가는 수학적 추론, 프로그래밍 기술 및 일반적인 문제 해결 능력을 평가하는 다양한 벤치마크에 대한 능숙도를 보여줍니다.
- 일관된 우수성: QwQ-32B의 결과는 칭찬할 만하며, 전통적으로 최첨단 모델에서만 수행할 수 있었던 작업도 처리할 수 있는 능력을 보여주었습니다.
- 경쟁 우위: 1억 개의 풀에서 활성화된 37억 개만 사용하는 DeepSeek-R671과 같은 모델보다 매개변수가 적음에도 불구하고, QwQ-32B는 핵심 영역에서 성능과 동일하거나 더 뛰어납니다.
Apache 2.0 라이선스에 따라 모델을 사용할 수 있습니다. 포옹하는 얼굴 및 모델 범위 지속적인 탐색과 AI 개발을 위해 광범위한 접근성을 보장합니다.
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비판적 사고를 위한 에이전트 기반 기능 통합
QwQ-32B의 주목할만한 발전 중 하나는 통합입니다. 에이전트 관련 기능 비판적 사고를 촉진하는:
- 도구 활용: 이 모델은 도구를 효과적으로 활용하고 환경 피드백을 기반으로 추론을 적용하여 인간과 유사한 의사결정 과정의 측면을 모방합니다.
- 동적 적응: 이러한 기능을 통해 QwQ-32B는 추론 엔진일 뿐만 아니라 외부 상호 작용에 따라 전략을 발전시킬 수 있는 적응형 AI 모델로 자리매김할 수 있습니다.
이러한 통합을 통해 잠재적인 사용 사례의 범위가 넓어지고, 상호 작용적이고 적응적인 문제 해결이 가장 중요한 다양한 도메인에 응용할 수 있는 길이 열립니다.
훈련 방법론: 콜드 스타트부터 다단계 훈련까지
QwQ-32B의 훈련 체제는 다음으로 시작됩니다. 콜드 스타트 체크포인트전문 도메인에 초점을 맞춘 다단계 강화 학습을 통해 진행:
- 수학과 코딩에 집중: 주요 초점은 목표형 보상 시스템을 통해 수학과 코딩 성과 향상에 맞춰져 있습니다.
- 확장된 훈련 단계: 추가적인 훈련 단계는 일반적인 역량을 강조하여 모델이 인간의 선호도와 지시에 더욱 부합하도록 할 수 있습니다.
이러한 체계적인 훈련 방식을 통해 QwQ-32B는 점진적으로 단계를 거쳐 추론 능력을 개선하고 다양한 작업에 더욱 유연하게 대처할 수 있습니다.
결론 :
결론적으로 QwQ-32B는 보다 다재다능한 AI 모델을 향한 도약을 의미합니다. 비판적 사고와 추론. 강화 학습을 통합하고 고급 아키텍처를 결합해 복잡한 작업을 정밀하게 처리할 수 있습니다. 모델의 개방형 가중치 가용성은 추가 혁신을 촉진하여 개발자와 AI 사용자가 최대한의 잠재력을 활용할 수 있도록 합니다. 중간 규모의 추론 강국인 QwQ-32B는 인공 일반 지능 추구에 새로운 기준을 제시하며, 미래 개발을 위해 선구적이고 실용적인 통찰력과 역량을 제공합니다.
CometAPI에서 이 QwQ-32B API를 호출하는 방법
1.로그인 cometapi.com으로. 아직 당사 사용자가 아니라면 먼저 등록하세요.
2.액세스 자격 증명 API 키 가져오기 인터페이스의. 개인 센터의 API 토큰에서 "토큰 추가"를 클릭하고 토큰 키: sk-xxxxx를 가져와 제출합니다.
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이 사이트의 url을 얻으세요: https://api.cometapi.com/
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API 요청을 보낼 QwQ-32B 엔드포인트를 선택하고 요청 본문을 설정합니다. 요청 메서드와 요청 본문은 다음에서 가져옵니다. 우리 웹사이트 API 문서. 저희 웹사이트는 귀하의 편의를 위해 Apifox 테스트도 제공합니다.
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API 응답을 처리하여 생성된 답변을 얻습니다. API 요청을 보낸 후 생성된 완료를 포함하는 JSON 객체를 받게 됩니다.
