ถอดรหัสการฝึกของ Qwen3: การเจาะลึก

การเปิดตัว Qwen3 ซึ่งเป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบใช้เหตุผลแบบไฮบริดล่าสุดของ Alibaba (LLM) ได้เปลี่ยนโฉมหน้าของการวิจัยและการประยุกต์ใช้ AI อีกครั้ง เบื้องหลังความสามารถอันโดดเด่นของ QwenXNUMX คือกระบวนการฝึกอบรมที่ออกแบบมาอย่างพิถีพิถันซึ่งครอบคลุมการฝึกอบรมล่วงหน้าจำนวนมากเกี่ยวกับข้อมูลที่หลากหลาย นวัตกรรมทางสถาปัตยกรรม และขั้นตอนหลังการฝึกอบรมหลายขั้นตอน บทความนี้จะอธิบายรายละเอียด Qwen3 ฝึกอย่างไรการสำรวจแต่ละขั้นตอนตั้งแต่การรวบรวมข้อมูลดิบไปจนถึงการปรับแต่งเพื่อใช้เหตุผลและการปรับใช้ พร้อมทั้งตอบคำถามสำคัญที่ขับเคลื่อนการออกแบบและประสิทธิภาพการทำงาน

ข้อมูลอะไรที่ช่วยสนับสนุนการฝึกอบรมเบื้องต้นของ Qwen3?

การขยายจำนวนโทเค็น: จากล้านล้านเป็นสิบล้านล้าน

รากฐานของ Qwen3 ถูกสร้างขึ้นบนรากฐานอันไม่เคยมีมาก่อนกว่า 36 ล้านล้านโทเค็น ครอบคลุมมากกว่า 119 ภาษาและสำเนียงท้องถิ่น ซึ่งคิดเป็นเกือบสองเท่าของปริมาณโทเค็นที่ใช้ในรุ่นก่อนหน้าอย่าง Qwen2.5 ซึ่งใช้โทเค็น 18 ล้านล้านโทเค็น โดยการปรับขนาดขนาดข้อมูล Qwen3 จะรับรูปแบบภาษา ความรู้เกี่ยวกับโลก และเนื้อหาเฉพาะโดเมนที่หลากหลายยิ่งขึ้น

การใช้ประโยชน์จากแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย: เว็บไซต์, PDF และเนื้อหาสังเคราะห์

เพื่อประกอบชุดข้อมูลขนาดมหึมานี้ Alibaba ได้รวมการรวบรวมข้อมูลเว็บเข้ากับ เอกสารประเภท PDF ประมวลผลผ่าน Qwen2.5-VL ช่วยให้สามารถแยกข้อความทางเทคนิคและเอกสารวิชาการออกมาได้คุณภาพสูง นอกจากนี้ การสร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่กำหนดเป้าหมายโดยใช้ Qwen2.5-Math และ Qwen2.5-Coder ยังช่วยเสริมคลังข้อมูลด้วยโซลูชันปัญหาทางคณิตศาสตร์และสไนปเป็ตโค้ดนับล้านรายการ ช่วยเสริมความคล่องแคล่วในการเรียนรู้ STEM และการเขียนโปรแกรม

กระบวนการก่อนการฝึกอบรมของ Qwen3 มีโครงสร้างอย่างไร?

ขั้นตอนที่ 1: การสร้างความรู้พื้นฐาน

In **ระยะที่ 1 (S1)**Qwen3 ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับ กว่า 30 ล้านล้านโทเค็น โดยใช้โครงข่ายทรานส์ฟอร์เมอร์แบบ 4K-context มาตรฐาน ขั้นตอนนี้ปลูกฝังความเข้าใจภาษาพื้นฐานและความรู้ทั่วไป ซึ่งคล้ายกับการ "เรียนรู้ตัวอักษร" เพื่อการรู้หนังสือของมนุษย์

ขั้นที่ 2: การเพิ่มศักยภาพความรู้เชิงเข้มข้น

ย้ายเข้า **ระยะที่ 2 (S2)**ชุดข้อมูลได้รับการปรับสมดุลใหม่เพื่อเน้นย้ำ เนื้อหาที่เน้นความรู้— ข้อความ STEM ความท้าทายในการเขียนโค้ด และงานการใช้เหตุผล 5 ล้านล้านโทเค็น ถูกนำมาใช้เพื่อเพิ่มความสามารถของโมเดลในการแก้ไขปัญหาทางวิชาการและทางเทคนิคที่ซับซ้อน

ขั้นที่ 3: การขยายความยาวบริบท

สุดท้าย a ระยะก่อนการฝึกอบรมในบริบทระยะยาว ใช้ประโยชน์จากเอกสารคุณภาพสูงเพื่อขยายหน้าต่างบริบทดั้งเดิมของ Qwen3 โทเค็น 32Kซึ่งช่วยให้สามารถประมวลผลและหาเหตุผลสำหรับข้อมูลที่มีเนื้อหายาวๆ เช่น เอกสารวิจัย หรือคำแนะนำหลายขั้นตอนได้

นวัตกรรมทางสถาปัตยกรรมอะไรบ้างที่ทำให้ Qwen3 มีประสิทธิภาพมากขึ้น?

แบบจำลองความหนาแน่นเทียบกับแบบจำลองส่วนผสมของผู้เชี่ยวชาญ (MoE)

Qwen3 นำเสนอทั้ง หนาแน่น และ ส่วนผสมของผู้เชี่ยวชาญ (MoE) ตัวแปรต่างๆ โมเดลที่หนาแน่นมีตั้งแต่ 0.6 พันล้านถึง 32 พันล้านพารามิเตอร์ ในขณะที่เวอร์ชัน MoE จะเปิดใช้งานผู้เชี่ยวชาญเพียงส่วนเล็กน้อย (เช่น 8 คนจากทั้งหมด 128 คน) ต่อโทเค็น โดยลดการประมวลผลที่ใช้งานจริงลงได้ถึง 90% โดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพการทำงาน

การเพิ่มประสิทธิภาพการเอาใจใส่และการทำให้เป็นปกติ

นวัตกรรมเช่น การทำให้ QK เป็นมาตรฐานต่อหัว และอคติความสนใจที่ได้รับการออกแบบใหม่ช่วยเพิ่มเสถียรภาพในระดับขนาดใหญ่ การปรับแต่งเหล่านี้ทำให้โมเดลที่ลึกกว่า (สูงสุด 94 ชั้นใน Qwen3-235B-A22B) สามารถบรรจบกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยให้มั่นใจได้ว่าจะได้รับผลลัพธ์ที่สม่ำเสมอพร้อมความจุที่เพิ่มขึ้น

Qwen3 นำการใช้เหตุผลแบบไฮบริดไปใช้ได้อย่างไร

โหมดคิด VS โหมดไม่คิด

จุดเด่นของ Qwen3 คือ การใช้เหตุผลแบบไฮบริด:

• โหมดการคิด:ใช้การใช้เหตุผลแบบลำดับความคิด (CoT) โดยแบ่งปัญหาออกเป็นขั้นตอนกลางก่อนที่จะสรุปคำตอบสุดท้าย
• โหมดไม่ต้องใช้ความคิด: มอบการตอบสนองอย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องมีการให้เหตุผลกลางที่ชัดเจน
  ผู้ใช้สามารถสลับโหมดได้ผ่านทาง enable_thinking แท็กธงหรืออินไลน์ (/think, /no_think) ปรับแต่งการอนุมานให้เหมาะสมกับความซับซ้อนของงาน

การควบคุมงบประมาณการใช้เหตุผล

ด้วยการจัดสรร "งบประมาณการคำนวณ" ให้กับขั้นตอนการให้เหตุผล Qwen3 จึงรับประกันความสมดุลระหว่างต้นทุนและคุณภาพ งานที่ยากกว่าสามารถกระตุ้นให้เกิดการใช้เหตุผลที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น (คำนวณมากขึ้น) ในขณะที่แบบสอบถามที่ง่ายกว่ายังคงรวดเร็ว ซึ่งให้ การควบคุมแบบละเอียดเหนือการแลกเปลี่ยนอนุมาน .

กระบวนการหลังการฝึกอบรมของ Qwen3 เกี่ยวข้องกับอะไรบ้าง?

การปรับแต่งด้วยการเริ่มต้นแบบเย็นตามห่วงโซ่แห่งความคิด

การขอ ขั้นแรกหลังการฝึก ปรับแต่ง Qwen3 ให้ละเอียดยิ่งขึ้น ข้อมูล CoT ยาวที่หลากหลายครอบคลุมถึงคณิตศาสตร์ ปริศนาตรรกะ และปัญหาการเขียนโค้ด เฟส "การเริ่มต้นแบบเย็น" นี้จะกระตุ้นให้ความสามารถในการใช้เหตุผลอย่างชัดเจนของแบบจำลองเริ่มทำงานก่อนการเรียนรู้เชิงเสริมแรง

การเรียนรู้เสริมแรงเพื่อการใช้เหตุผล

ขั้นที่ 2 ขยายการคำนวณให้มากขึ้น **การเรียนรู้การเสริมแรงตามกฎ (RL)**โดยใช้ฟังก์ชันการให้รางวัลที่ประดิษฐ์ขึ้นเองเพื่อเป็นแนวทางในการสำรวจเส้นทางการใช้เหตุผล ซึ่งจะช่วยปรับปรุงความสามารถของโมเดลในการสร้างขั้นตอนกลางที่สอดคล้องกันโดยไม่หลุดออกจากงาน

การผสมผสานโหมดความคิดและ RL ทั่วไป

ในระยะที่ 3 การให้เหตุผลและข้อมูลที่ปรับแต่งคำสั่งจะถูกผสานเข้าด้วยกันการผสมผสานโหมดความคิด—เพื่อผสมผสานการใช้เหตุผลเชิงลึกเข้ากับคำแนะนำทั่วไปที่ตามมา ในที่สุด ขั้นที่ 4 จะนำ RL ไปใช้กับงานโดเมนทั่วไปมากกว่า 20 งาน (เช่น การปฏิบัติตามรูปแบบ ฟังก์ชันตัวแทน) เพื่อแก้ไขพฤติกรรมที่ไม่พึงประสงค์และขัดเกลาความคล่องแคล่ว

Qwen3 แตกต่างจาก Qwen2.5 อย่างไร?

ในขณะที่ Qwen2.5 สร้างความเป็นผู้นำให้กับ Alibaba ในด้าน LLM แบบเปิด Qwen3 ก็มาพร้อมกับการปรับปรุงที่สำคัญหลายประการ:

การอัพเกรดเหล่านี้แปลเป็นโมเดลที่มีความยืดหยุ่น แม่นยำยิ่งขึ้น และเข้าถึงได้ทั่วโลก

Qwen3 ได้รับการปรับปรุงให้เหมาะสมสำหรับการใช้งานแบบเรียลไทม์ได้อย่างไร

นอกเหนือจากการฝึกอบรมแล้ว วิศวกรรมของ Qwen3 ยังเน้นที่การอนุมานที่มีความล่าช้าต่ำและการปรับใช้แบบปรับขนาดได้เพื่อรองรับตัวแทนและผู้ช่วยนักบินระดับการผลิต

การเร่งความเร็วด้วยฮาร์ดแวร์บน Cerebras

Cerebras ได้สาธิตการใช้เหตุผลแบบเรียลไทม์ด้วย Qwen3-32B ซึ่งให้การตอบสนองภายในเวลา 1.2 วินาที ซึ่งเร็วกว่าโมเดลการใช้เหตุผลแบบเปรียบเทียบถึง 60 เท่า โดยใช้ประโยชน์จากเอ็นจิ้นขนาดเวเฟอร์และเคอร์เนลอนุมานเฉพาะทางที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับสถาปัตยกรรมของ Qwen3

การปรับใช้ระบบคลาวด์และความพร้อมของ API

Alibaba Cloud นำเสนอ Qwen3 ผ่านชุด API ที่มีคลัสเตอร์ GPU ที่ปรับขนาดอัตโนมัติและโหนด CPU ที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับการอนุมาน นักพัฒนาสามารถปรับแต่งและปรับใช้ตัวแปร Qwen3 โดยใช้การรองรับ LoRA ในตัวเพื่อลดการใช้ทรัพยากร ทำให้บริการ AI ขนาดใหญ่คุ้มต้นทุนและเข้าถึงได้

นักพัฒนาสามารถใช้ประโยชน์จาก Qwen3 ได้อย่างไร?

อาลีบาบาได้เปิดตัว Qwen3 ภายใต้ Apache 2.0 ใบอนุญาตโดยเชิญชวนชุมชนนักวิจัยระดับโลกและนักพัฒนาองค์กรเข้ามาปรับใช้และขยายกลุ่มผลิตภัณฑ์โมเดลสำหรับแอปพลิเคชันเฉพาะทาง

มีให้เลือกรุ่นอะไรบ้าง?

• โมเดลหนาแน่น (0.6B, 3B, 22B, 32B)
  เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานภายในสถานที่และสถานการณ์แบบขอบ ตัวแปรเหล่านี้มอบความสามารถที่แข็งแกร่งพร้อมการบูรณาการที่ตรงไปตรงมา
• แบบจำลอง MoE (พารามิเตอร์รวม 235B; พารามิเตอร์ใช้งานจริง 22B)
  ได้รับการออกแบบมาสำหรับบริการคลาวด์ที่มีปริมาณงานสูง การกำหนดค่าขนาดใหญ่เหล่านี้มอบความลึกในการใช้เหตุผลสูงสุดและความคล่องแคล่วในหลายภาษาด้วยการใช้ทรัพยากรที่เหมาะสมที่สุด

ตัวเลือก API และแบบ On-Premise แตกต่างกันอย่างไร?

นักพัฒนาสามารถเลือกได้ระหว่าง:

• API ของอาลีบาบาคลาวด์:จุดสิ้นสุดที่ได้รับการจัดการด้วยการปรับขนาดอัตโนมัติ ช่วยให้สร้างต้นแบบได้อย่างรวดเร็วและกระจายได้ทั่วโลก
• การปรับใช้แบบโฮสต์ด้วยตนเอง:มีการจัดเตรียมคอนเทนเนอร์ Docker และ Kubernetes manifest ไว้เพื่อช่วยอำนวยความสะดวกในสถานการณ์ที่ต้องปฏิบัติตามข้อกำหนดอย่างเคร่งครัดซึ่งการเก็บข้อมูลและความปลอดภัยเป็นสิ่งสำคัญที่สุด
• โคเมทเอพีไอ: นักพัฒนาสามารถเข้าถึงได้ คเวน 3 API ผ่าน โคเมทเอพีไอCometAPI มอบอินเทอร์เฟซ REST แบบรวมที่รวบรวมโมเดล AI หลายร้อยโมเดล

มีชุมชนและระบบนิเวศที่รองรับอะไรบ้าง?

• คลังข้อมูลโอเพ่นซอร์ส:GitHub ของ Qwen เป็นโฮสต์ของน้ำหนักโมเดล สคริปต์การฝึกอบรม และชุดเครื่องมือปรับแต่ง ส่งเสริมนวัตกรรมที่ขับเคลื่อนโดยชุมชน
• การบูรณาการที่สร้างไว้ล่วงหน้า:ปลั๊กอินสำหรับเฟรมเวิร์ก ML ยอดนิยม (TensorFlow, PyTorch) และแพลตฟอร์มของบริษัทอื่น (LangChain, Hugging Face) จะช่วยเร่งเวลาในการสร้างมูลค่า
• ความร่วมมือด้านการวิจัย:Alibaba ได้เผยแพร่รายงานทางเทคนิค Qwen3 ฉบับเต็มเกี่ยวกับ arXiv ซึ่งนำเสนอความโปร่งใสในการตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรมและวิธีการฝึกอบรม

---

Qwen3 ประสบความสำเร็จในการสร้างมาตรฐานใหม่ในการใช้เหตุผลแบบไฮบริดด้วยการฝึกอบรมล่วงหน้าหลายขั้นตอน การพัฒนาทางสถาปัตยกรรม และกระบวนการหลังการฝึกอบรมที่ซับซ้อน โหมดการคิดที่ยืดหยุ่น ตัวแปร MoE ที่มีประสิทธิภาพ และระบบนิเวศการใช้งานที่หลากหลาย ทำให้ QwenXNUMX อยู่แถวหน้าของ AI โอเพนซอร์ส ช่วยให้นักวิจัยและนักพัฒนาสามารถสร้างตัวแทนอัจฉริยะรุ่นต่อไปได้

เริ่มต้นใช้งาน

CometAPI มอบอินเทอร์เฟซ REST แบบรวมที่รวบรวมโมเดล AI หลายร้อยโมเดลภายใต้จุดสิ้นสุดที่สอดคล้องกัน พร้อมด้วยการจัดการคีย์ API ในตัว โควตาการใช้งาน และแดชบอร์ดการเรียกเก็บเงิน แทนที่จะต้องจัดการ URL และข้อมูลรับรองของผู้ขายหลายราย

นักพัฒนาสามารถเข้าถึงได้ คเวน 3 API ผ่าน โคเมทเอพีไอในการเริ่มต้น ให้สำรวจความสามารถของโมเดลใน Playground และดู คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าใช้งาน โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับรหัส API แล้ว