QwQ-32B
QwQ là mô hình lý luận của dòng Qwen, có khả năng đạt được hiệu suất được cải thiện đáng kể trong các nhiệm vụ hạ nguồn, đặc biệt là các vấn đề khó.
Liệt kê trong các danh mục:
Trí tuệ nhân tạoMã nguồn mở
Mô tả
QwQ là mô hình lý luận của dòng Qwen, được thiết kế để vượt trội hơn các mô hình điều chỉnh theo hướng dẫn thông thường trong các nhiệm vụ tư duy và lý luận. Mô hình QwQ32B, một mô hình lý luận có kích thước trung bình, đạt được hiệu suất cạnh tranh so với các mô hình tiên tiến nhất, khiến nó phù hợp cho việc giải quyết các vấn đề phức tạp.
Cách sử dụng QwQ-32B?
Để sử dụng mô hình QwQ32B, hãy tải trình mã hóa và mô hình bằng cách sử dụng đoạn mã được cung cấp, nhập lời nhắc của bạn và tạo phản hồi trong khi tuân theo hướng dẫn sử dụng để đạt hiệu suất tối ưu.
Tính năng chính của QwQ-32B:
1️⃣
Mô hình ngôn ngữ nguyên nhân
2️⃣
Huấn luyện trước và huấn luyện sau có giám sát
3️⃣
Học tăng cường
4️⃣
Kiến trúc Transformers với RoPE và SwiGLU
5️⃣
Độ dài ngữ cảnh cao 131072 token
Tại sao nên sử dụng QwQ-32B?
| # | Trường hợp sử dụng | Trạng thái | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Tạo văn bản cho AI hội thoại | ✅ | |
| # 2 | Giải quyết các nhiệm vụ lý luận phức tạp | ✅ | |
| # 3 | Tạo đầu ra có cấu trúc cho các câu hỏi trắc nghiệm | ✅ | |
Do ai phát triển QwQ-32B?
Nhóm Qwen cam kết thúc đẩy AI thông qua các mô hình đổi mới như QwQ, tập trung vào việc nâng cao khả năng lý luận và cung cấp các giải pháp mạnh mẽ cho các nhiệm vụ phức tạp.