QwQ-32B
QwQはQwenシリーズの推論モデルであり、従来の指示調整モデルと比較して、特に難しい問題において下流タスクでのパフォーマンスを大幅に向上させることができます.
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人工知能オープンソース
説明
QwQはQwenシリーズの推論モデルで、思考や推論タスクにおいて従来の指示調整モデルを上回るように設計されています。中型の推論モデルであるQwQ32Bモデルは、最先端のモデルに対して競争力のあるパフォーマンスを達成しており、複雑な問題解決に適しています。
使い方 QwQ-32B?
QwQ32Bモデルを使用するには、提供されたコードスニペットを使用してトークナイザーとモデルをロードし、プロンプトを入力して応答を生成します。最適なパフォーマンスのための使用ガイドラインに従ってください。
の主な機能 QwQ-32B:
1️⃣
因果言語モデル
2️⃣
事前トレーニングおよび事後トレーニングの監視付きファインチューニング
3️⃣
強化学習
4️⃣
RoPEおよびSwiGLUを使用したトランスフォーマーアーキテクチャ
5️⃣
131072トークンの高いコンテキスト長
なぜ使用するのか QwQ-32B?
| # | ユースケース | ステータス | |
|---|---|---|---|
| # 1 | 会話型AIのためのテキスト生成 | ✅ | |
| # 2 | 複雑な推論タスクの解決 | ✅ | |
| # 3 | 選択肢問題のための構造化された出力の生成 | ✅ | |
開発者 QwQ-32B?
Qwenチームは、QwQのような革新的なモデルを通じてAIの進歩に取り組んでおり、推論能力の向上と複雑なタスクに対する堅牢なソリューションの提供に焦点を当てています。