GoonIntroducción al Modelo de Razonamiento QwQ 32B de Qwen
El lanzamiento del modelo de razonamiento QwQ 32B de Qwen marca un hito significativo en el espacio del modelo de razonamiento local. Este artículo profundizará en los detalles de este modelo, su creación y cómo se puede utilizar localmente en computadoras personales. También exploraremos los benchmarks y las comparaciones realizadas con otros modelos, como el Deep Seek R1.
Descripción General del Modelo QwQ 32B de Qwen
Qwen había lanzado previamente una versión preliminar del modelo QwQ 32B, y es probable que todavía estuvieran refinando los mejores enfoques para el Reinforcement Learning (RL) y explorando diferentes ideas en torno a esto. El lanzamiento del modelo Deep Seek R1 probablemente también influyó en el desarrollo de la vista previa QwQ Max de Qwen. El modelo QwQ 32B es esencialmente su modelo grande, que puede no ser de código abierto.
Benchmarks y Comparaciones
El modelo QwQ 32B se compara con el modelo Deep Seek R1, un modelo de 671B, en los benchmarks. Sin embargo, es esencial tener en cuenta que el Deep Seek R1 es un modelo de expertos mixtos, con solo 37 mil millones de parámetros activos en cualquier momento. El modelo QwQ 32B, por otro lado, es un modelo denso con 32 mil millones de parámetros. Los benchmarks muestran que el modelo QwQ 32B tiene un rendimiento notablemente bueno, a menudo superando las versiones destiladas del modelo Deep Seek R1.
Proceso de RL y Entrenamiento
El proceso de RL utilizado para entrenar el modelo QwQ 32B involucra dos etapas. La primera etapa utiliza recompensas basadas en resultados, centrándose en tareas de matemáticas y codificación con respuestas claras correctas o incorrectas. La segunda etapa utiliza un modelo de recompensa entrenado y verificadores basados en reglas para enseñar al modelo capacidades más generales. Aunque los detalles del proceso de RL no se divulgan por completo, está claro que el modelo QwQ 32B ha logrado resultados impresionantes.
Ejecutando el Modelo QwQ 32B Localmente
Para probar el modelo QwQ 32B, se puede descargar de Hugging Face y ejecutar localmente con múltiples GPU en Transformers. Alternativamente, se puede ejecutar en Hugging Face Spaces o a través de Ollama. El modelo también se puede probar usando LM Studio, que proporciona una buena interfaz de usuario y la capacidad de jugar fácilmente con la configuración.
Conclusión
El lanzamiento del modelo de razonamiento QwQ 32B de Qwen es un desarrollo significativo en el espacio del modelo de razonamiento local. Con su impresionante rendimiento y la capacidad de ejecutarse localmente, este modelo es una opción emocionante para aquellos interesados en explorar modelos de razonamiento. Si bien todavía hay más que aprender sobre el modelo y su proceso de entrenamiento, los resultados hasta ahora son prometedores, y definitivamente vale la pena echarle un vistazo.
Nota: Las imágenes en las marcas de tiempo de 16 segundos, 2484 segundos, 12296 segundos, 18084 segundos, 23536 segundos y 31088 segundos no están disponibles, por lo que no se incluyen en este artículo.
