QwQ-32B
QwQ es el modelo de razonamiento de la serie Qwen, que puede lograr un rendimiento significativamente mejorado en tareas posteriores, especialmente en problemas difíciles.
Listado en categorías:
Inteligencia artificialCódigo abierto
Descripción
QwQ es el modelo de razonamiento de la serie Qwen, diseñado para superar a los modelos convencionales ajustados por instrucciones en tareas de pensamiento y razonamiento. El modelo QwQ32B, un modelo de razonamiento de tamaño mediano, logra un rendimiento competitivo frente a modelos de última generación, lo que lo hace adecuado para la resolución de problemas complejos.
Cómo usar QwQ-32B?
Para usar el modelo QwQ32B, carga el tokenizador y el modelo utilizando el fragmento de código proporcionado, ingresa tu aviso y genera respuestas siguiendo las pautas de uso para un rendimiento óptimo.
Características principales de QwQ-32B:
1️⃣
Modelo de Lenguaje Causal
2️⃣
Ajuste Supervisado de Preentrenamiento y Postentrenamiento
3️⃣
Aprendizaje por Refuerzo
4️⃣
Arquitectura de Transformadores con RoPE y SwiGLU
5️⃣
Alta Longitud de Contexto de 131072 tokens
Por qué podría ser usado QwQ-32B?
| # | Caso de Uso | Estado | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Generación de texto para IA conversacional | ✅ | |
| # 2 | Resolución de tareas complejas de razonamiento | ✅ | |
| # 3 | Generación de salidas estructuradas para preguntas de opción múltiple | ✅ | |
Desarrollado por QwQ-32B?
El equipo de Qwen está dedicado a avanzar en la IA a través de modelos innovadores como QwQ, enfocándose en mejorar las capacidades de razonamiento y proporcionar soluciones robustas para tareas complejas.