QwQ-32B
QwQ è il modello di ragionamento della serie Qwen, in grado di ottenere prestazioni notevolmente migliorate nei compiti successivi, specialmente nei problemi difficili.
Elencato nelle categorie:
Intelligenza artificialeOpen Source
Descrizione
QwQ è il modello di ragionamento della serie Qwen, progettato per superare i modelli convenzionali ottimizzati per l'istruzione in compiti di pensiero e ragionamento. Il modello QwQ32B, un modello di ragionamento di dimensioni medie, raggiunge prestazioni competitive rispetto ai modelli all'avanguardia, rendendolo adatto per la risoluzione di problemi complessi.
Come usare QwQ-32B?
Per utilizzare il modello QwQ32B, carica il tokenizer e il modello utilizzando il frammento di codice fornito, inserisci il tuo prompt e genera risposte seguendo le linee guida per l'uso per prestazioni ottimali.
Funzionalità principali di QwQ-32B:
1️⃣
Modello di Linguaggio Causale
2️⃣
Pretraining e Posttraining con Finetuning Supervisionato
3️⃣
Apprendimento per Rinforzo
4️⃣
Architettura Transformers con RoPE e SwiGLU
5️⃣
Alto Lunghezza di Contesto di 131072 token
Perché potrebbe essere usato QwQ-32B?
| # | Caso d'uso | Stato | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Generazione di testo per AI conversazionale | ✅ | |
| # 2 | Risoluzione di compiti complessi di ragionamento | ✅ | |
| # 3 | Generazione di output strutturati per domande a scelta multipla | ✅ | |
Sviluppato da QwQ-32B?
Il team Qwen è dedicato all'avanzamento dell'IA attraverso modelli innovativi come QwQ, concentrandosi sul miglioramento delle capacità di ragionamento e fornendo soluzioni robuste per compiti complessi.