QwQ-32B
QwQ é o modelo de raciocínio da série Qwen, capaz de alcançar um desempenho significativamente melhor em tarefas subsequentes, especialmente em problemas difíceis.
Listado em categorias:
Inteligência artificialCódigo aberto
Descrição
QwQ é o modelo de raciocínio da série Qwen, projetado para superar modelos convencionais ajustados por instrução em tarefas de pensamento e raciocínio. O modelo QwQ32B, um modelo de raciocínio de tamanho médio, alcança desempenho competitivo em relação a modelos de ponta, tornando-o adequado para resolução de problemas complexos.
Como usar QwQ-32B?
Para usar o modelo QwQ32B, carregue o tokenizador e o modelo usando o trecho de código fornecido, insira seu prompt e gere respostas seguindo as diretrizes de uso para desempenho ideal.
Recursos principais de QwQ-32B:
1️⃣
Modelo de Linguagem Causal
2️⃣
Ajuste Supervisionado de Pré-treinamento e Pós-treinamento
3️⃣
Aprendizado por Reforço
4️⃣
Arquitetura de Transformers com RoPE e SwiGLU
5️⃣
Alta Comprimento de Contexto de 131072 tokens
Por que usar QwQ-32B?
| # | Caso de uso | Status | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Geração de texto para IA conversacional | ✅ | |
| # 2 | Resolução de tarefas complexas de raciocínio | ✅ | |
| # 3 | Geração de saídas estruturadas para perguntas de múltipla escolha | ✅ | |
Desenvolvido por QwQ-32B?
A equipe Qwen é dedicada a avançar a IA por meio de modelos inovadores como o QwQ, focando em aprimorar as capacidades de raciocínio e fornecer soluções robustas para tarefas complexas.