QwQ-32B
QwQ est le modèle de raisonnement de la série Qwen, capable d'atteindre des performances nettement améliorées dans les tâches en aval, en particulier pour les problèmes difficiles.
Listé dans les catégories:
Intelligence artificielleOpen Source
Description
QwQ est le modèle de raisonnement de la série Qwen, conçu pour surpasser les modèles conventionnels ajustés par instruction dans les tâches de réflexion et de raisonnement. Le modèle QwQ32B, un modèle de raisonnement de taille moyenne, atteint des performances compétitives par rapport aux modèles à la pointe de la technologie, ce qui le rend adapté à la résolution de problèmes complexes.
Comment utiliser QwQ-32B?
Pour utiliser le modèle QwQ32B, chargez le tokenizer et le modèle en utilisant l'extrait de code fourni, saisissez votre invite et générez des réponses tout en suivant les directives d'utilisation pour des performances optimales.
Fonctionnalités principales de QwQ-32B:
1️⃣
Modèle de Langage Causal
2️⃣
Affinage Supervisé en Préentraînement et Postentraînement
3️⃣
Apprentissage par Renforcement
4️⃣
Architecture Transformers avec RoPE et SwiGLU
5️⃣
Longueur de Contexte Élevée de 131072 tokens
Pourquoi pourrait-il être utilisé QwQ-32B?
| # | Cas d'utilisation | Statut | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Génération de texte pour l'IA conversationnelle | ✅ | |
| # 2 | Résolution de tâches de raisonnement complexes | ✅ | |
| # 3 | Génération de sorties structurées pour des questions à choix multiples | ✅ | |
Développé par QwQ-32B?
L'équipe Qwen est dédiée à l'avancement de l'IA à travers des modèles innovants comme QwQ, en se concentrant sur l'amélioration des capacités de raisonnement et en fournissant des solutions robustes pour des tâches complexes.