QwQ-32B API کا حصہ ہے۔ کیوین سیریز، ایک جدید درمیانے سائز کا استدلال ماڈل ہے جو پیچیدہ کاموں سے نمٹنے میں سبقت رکھتا ہے جہاں روایتی ہدایات کے مطابق ماڈلز کم پڑ سکتے ہیں۔ اس کی متاثر کن کارکردگی، خاص طور پر مشکل حالات میں، اسے DeepSeek-R1 اور o1-mini جیسے سرکردہ ماڈلز کے ساتھ رکھتا ہے۔
QwQ-32B کی تعمیراتی طاقتوں کی نقاب کشائی
۔ QwQ-32B ماڈل بنیادی طور پر ایک کازل لینگویج ماڈل ہے جو اس کی استدلال کی صلاحیتوں کو بڑھانے کے لیے جدید ترین آرکیٹیکچرل ڈیزائنز کو شامل کرتا ہے۔ ماڈل میں شامل ہیں:
- RoPE کے ساتھ ٹرانسفارمرز: Rotary Positional Encoding (RoPE) ماڈل کی ترتیب کی سمجھ کو بڑھانے میں ایک اہم کردار ادا کرتی ہے۔
- SwiGLU اور RMSNorm: یہ وہ اہم اجزاء ہیں جو ماڈل کے سیکھنے کے عمل کی کارکردگی اور استحکام کو بہتر بناتے ہیں۔
- توجہ QKV تعصبکے ساتھ QKV پیرامیٹرز جن میں سوالات کے لیے 40 ہیڈز اور کلیدی اقدار کے لیے 8 ہیڈز شامل ہیں، ماڈل تمام کاموں کے لیے بہتر توجہ حاصل کرتا ہے۔
متاثر کن 32.5 بلین پیرامیٹرز پر فخر کرتے ہوئے، 31 بلین نان ایمبیڈنگ فنکشنز کے ساتھ، QwQ-32B 64 پرتوں پر مشتمل ہے، جو ایک جامع پیش کش کرتا ہے۔ سیاق و سباق کی لمبائی 131,072 ٹوکنز۔ یہ فن تعمیر QwQ-32B کو الگ کرتا ہے، جس سے اسے وسیع اور پیچیدہ ڈیٹاسیٹس کے ساتھ مؤثر طریقے سے پروسیس کرنے اور استدلال کرنے کے قابل بناتا ہے۔
بہتر استدلال کے لیے کمک سیکھنے کی طاقت
حالیہ پیش رفت کی تبدیلی کی صلاحیت کو اجاگر کرتی ہے۔ کمک سیکھنے (RL) نمایاں طور پر ماڈل کی کارکردگی کو روایتی طریقوں سے حاصل کرنے سے آگے بڑھانا۔ QwQ-32B کے لیے، RL گہری سوچ اور استدلال کی صلاحیتوں کو بروئے کار لانے میں اہم ثابت ہوتا ہے:
- نتیجہ پر مبنی تربیت: ابتدائی RL مراحل ریاضیاتی استدلال اور کوڈنگ کے کاموں پر توجہ مرکوز کرتے ہیں۔ درست تصدیق کنندگان کا استعمال ریاضی میں حل کی درستگی کو یقینی بناتا ہے اور پہلے سے طے شدہ ٹیسٹ کے منظرناموں کے خلاف تیار کردہ کوڈ کا جائزہ لیتا ہے۔
- اضافی صلاحیت کو فروغ دینا: ابتدائی کامیابیوں کے بعد، RL تربیت عام استدلال کی صلاحیتوں تک پھیلی ہوئی ہے۔ اس مرحلے میں انعامی ماڈل اور اصول پر مبنی تصدیق کنندگان متعارف کرائے گئے ہیں، جس سے ماڈل کی مجموعی کارکردگی میں اضافہ ہوتا ہے، بشمول ہدایات کی پیروی کرنے والے اور ایجنٹ پر مبنی کام۔
یہ RL سے چلنے والے اضافہ QwQ-32B کو بڑے ماڈلز جیسے DeepSeek-R1 کے مقابلے میں مسابقتی کارکردگی کی سطح حاصل کرنے کی اجازت دیتے ہیں، جو کہ مضبوط فاؤنڈیشن ماڈلز پر RL کو لاگو کرنے کی تاثیر کو ظاہر کرتے ہیں۔
بینچ مارکنگ پرفارمنس: ایک تقابلی تجزیہ
QwQ-32B کی کارکردگی کے جائزے اس کی مہارت کو ان معیارات کی ایک صف میں روشن کرتے ہیں جو ریاضیاتی استدلال، پروگرامنگ کی مہارتوں، اور عام مسائل کو حل کرنے کا اندازہ لگاتے ہیں:
- مستقل فضیلت: QwQ-32B کے نتائج قابل ستائش ہیں، جو روایتی طور پر جدید ترین ماڈلز کے لیے مخصوص کیے گئے کاموں سے نمٹنے کی صلاحیت کو ظاہر کرتے ہیں۔
- مسابقتی برتری: DeepSeek-R1 جیسے ماڈلز سے کم پیرامیٹرز ہونے کے باوجود، جو 37 بلین کے پول سے صرف 671 بلین ایکٹیویٹ کا استعمال کرتا ہے، QwQ-32B اہم علاقوں میں کارکردگی سے میل کھاتا ہے یا اس سے زیادہ ہے۔
ماڈل کی دستیابی اپاچی 2.0 لائسنس کے ذریعے گلے لگانے والا چہرہ اور ماڈل سکوپ مسلسل تلاش اور AI کی ترقی کے لیے وسیع رسائی کو یقینی بناتا ہے۔
متعلقہ موضوعات:3 کے بہترین 2025 AI میوزک جنریشن ماڈل
تنقیدی سوچ کے لیے ایجنٹ پر مبنی صلاحیتوں کو یکجا کرنا
QwQ-32B کی نمایاں پیشرفت میں سے ایک اس کا انضمام ہے۔ ایجنٹ سے متعلق صلاحیتیں جو تنقیدی سوچ کو آسان بناتا ہے:
- آلے کا استعمال: ماڈل مؤثر طریقے سے ٹولز کا استعمال کرتا ہے اور ماحولیاتی تاثرات کی بنیاد پر استدلال کو ڈھالتا ہے، انسان جیسے فیصلہ سازی کے عمل کے پہلوؤں کی نقل کرتا ہے۔
- متحرک موافقت: یہ صلاحیتیں QwQ-32B کو نہ صرف ایک استدلال انجن کے طور پر رکھتی ہیں بلکہ ایک موافقت پذیر AI ماڈل کے طور پر جو ہر بیرونی تعامل کے مطابق اپنی حکمت عملیوں کو تیار کرنے کے قابل ہے۔
یہ شمولیت ممکنہ استعمال کے معاملات کے دائرہ کار کو وسیع کرتی ہے، جس سے متنوع ڈومینز میں ایپلی کیشنز کی راہ ہموار ہوتی ہے جہاں انٹرایکٹو اور انکولی مسائل کو حل کرنا سب سے اہم ہے۔
تربیت کا طریقہ کار: کولڈ اسٹارٹ سے ملٹی اسٹیج ٹریننگ تک
QwQ-32B کی تربیت کا نظام a سے شروع ہوتا ہے۔ کولڈ اسٹارٹ چیک پوائنٹ, خصوصی ڈومینز پر مرکوز ملٹی اسٹیج کمک سیکھنے کے ذریعے آگے بڑھنا:
- ریاضی اور کوڈنگ فوکس: بنیادی توجہ ریاضی میں کارکردگی کو بہتر بنانے اور انعامی نظام کے ذریعے کوڈنگ پر ہے۔
- توسیع شدہ تربیتی مراحل: تربیت کے اضافی مراحل عمومی صلاحیتوں پر زور دیتے ہیں، جس سے ماڈل کو انسانی ترجیحات اور ہدایات کے قریب تر ہونے کا موقع ملتا ہے۔
یہ منظم تربیتی نقطہ نظر اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ہر ترقی پسند مرحلے کے ساتھ، QwQ-32B اپنی استدلال کی مہارت کو بہتر بناتا ہے اور مختلف کاموں میں زیادہ ورسٹائل بن جاتا ہے۔
نتیجہ:
آخر میں، QwQ-32B مزید ورسٹائل AI ماڈلز کی طرف ایک چھلانگ کی نشاندہی کرتا ہے تنقیدی سوچ اور استدلال. اس کی کمک سیکھنے کا انضمام، اس کے جدید فن تعمیر کے ساتھ، اسے پیچیدہ کاموں کو درستگی کے ساتھ سنبھالنے کے لیے لیس کرتا ہے۔ ماڈل کی کھلے وزن کی دستیابی مزید جدت کی حوصلہ افزائی کرتی ہے، جس سے ڈویلپرز اور AI صارفین اپنی پوری صلاحیت کو بروئے کار لا سکتے ہیں۔ ایک درمیانے درجے کے استدلال کے پاور ہاؤس کے طور پر، QwQ-32B مصنوعی عمومی ذہانت کے حصول میں ایک نیا معیار قائم کرتا ہے، جو ایسی بصیرتیں اور صلاحیتیں پیش کرتا ہے جو مستقبل کی پیشرفت کے لیے اہم اور عملی دونوں ہیں۔
CometAPI سے اس QwQ-32B API کو کیسے کال کریں۔
1.لاگ ان کریں cometapi.com پر۔ اگر آپ ابھی تک ہمارے صارف نہیں ہیں، تو براہ کرم پہلے رجسٹر کریں۔
2.رسائی کی سند API کلید حاصل کریں۔ انٹرفیس کے. ذاتی مرکز میں API ٹوکن پر "ٹوکن شامل کریں" پر کلک کریں، ٹوکن کی حاصل کریں: sk-xxxxx اور جمع کرائیں۔
-
اس سائٹ کا یو آر ایل حاصل کریں: https://api.cometapi.com/
-
API کی درخواست بھیجنے کے لیے QwQ-32B اینڈ پوائنٹ کو منتخب کریں اور درخواست کا باڈی سیٹ کریں۔ درخواست کا طریقہ اور درخواست باڈی سے حاصل کیا جاتا ہے۔ ہماری ویب سائٹ API دستاویز. ہماری ویب سائٹ آپ کی سہولت کے لیے Apifox ٹیسٹ بھی فراہم کرتی ہے۔
-
تیار کردہ جواب حاصل کرنے کے لیے API جواب پر کارروائی کریں۔ API کی درخواست بھیجنے کے بعد، آپ کو ایک JSON آبجیکٹ موصول ہوگا جس میں تیار کردہ تکمیل ہوگی۔
