Qwen के QwQ 32B Reasoning मॉडल का परिचय

Qwen के QwQ 32B reasoning मॉडल का रिलीज़ लोकल reasoning मॉडल क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर है। यह लेख इस मॉडल, इसके निर्माण और इसे व्यक्तिगत कंप्यूटरों पर स्थानीय रूप से कैसे उपयोग किया जा सकता है, के विवरण में जाएगा। हम Deep Seek R1 जैसे अन्य मॉडलों के साथ बनाए गए बेंचमार्क और तुलनाओं का भी पता लगाएंगे।

Qwen QwQ 32B मॉडल अवलोकन

Qwen ने पहले QwQ 32B मॉडल का एक प्रीव्यू वर्शन जारी किया था, और यह संभावना है कि वे अभी भी reinforcement learning (RL) के लिए सर्वोत्तम दृष्टिकोणों को परिष्कृत कर रहे थे और इसके आसपास विभिन्न विचारों की खोज कर रहे थे। Deep Seek R1 मॉडल की रिलीज़ ने शायद Qwen के QwQ Max प्रीव्यू के विकास को भी प्रभावित किया। QwQ 32B मॉडल अनिवार्य रूप से उनका बड़ा मॉडल है, जिसे ओपन-सोर्स नहीं किया जा सकता है।

QwQ 32B मॉडल विवरण

बेंचमार्क और तुलनाएँ

बेंचमार्क में QwQ 32B मॉडल की तुलना Deep Seek R1 मॉडल, एक 671B मॉडल से की जाती है। हालांकि, यह ध्यान रखना आवश्यक है कि Deep Seek R1 एक मिक्स्ड एक्सपर्ट मॉडल है, जिसमें किसी भी समय केवल 37 बिलियन पैरामीटर सक्रिय होते हैं। दूसरी ओर, QwQ 32B मॉडल, 32 बिलियन पैरामीटर वाला एक घने मॉडल है। बेंचमार्क से पता चलता है कि QwQ 32B मॉडल काफी अच्छा प्रदर्शन करता है, अक्सर Deep Seek R1 मॉडल के डिस्टिल्ड वर्शन से भी आगे निकल जाता है।

RL प्रक्रिया और प्रशिक्षण

QwQ 32B मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग की जाने वाली RL प्रक्रिया में दो चरण शामिल हैं। पहले चरण में परिणाम-आधारित पुरस्कारों का उपयोग किया जाता है, जिसमें स्पष्ट रूप से सही या गलत उत्तरों वाले गणित और कोडिंग कार्यों पर ध्यान केंद्रित किया जाता है। दूसरा चरण मॉडल को अधिक सामान्य क्षमताएं सिखाने के लिए प्रशिक्षित रिवार्ड मॉडल और नियम-आधारित वेरिफायर्स का उपयोग करता है। यद्यपि RL प्रक्रिया का विवरण पूरी तरह से प्रकट नहीं किया गया है, यह स्पष्ट है कि QwQ 32B मॉडल ने प्रभावशाली परिणाम प्राप्त किए हैं।

QwQ 32B मॉडल को स्थानीय रूप से चलाना

QwQ 32B मॉडल को आज़माने के लिए, इसे Hugging Face से डाउनलोड किया जा सकता है और ट्रांसफॉर्मर में मल्टी-GPUs के साथ स्थानीय रूप से चलाया जा सकता है। वैकल्पिक रूप से, इसे Hugging Face Spaces पर या Ollama के माध्यम से चलाया जा सकता है। मॉडल को LM Studio का उपयोग करके भी परीक्षण किया जा सकता है, जो एक अच्छा UI और सेटिंग्स के साथ आसानी से खेलने की क्षमता प्रदान करता है।

निष्कर्ष

Qwen के QwQ 32B reasoning मॉडल का रिलीज़ लोकल reasoning मॉडल क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण विकास है। अपने प्रभावशाली प्रदर्शन और स्थानीय रूप से चलने की क्षमता के साथ, यह मॉडल reasoning मॉडल का पता लगाने में रुचि रखने वालों के लिए एक रोमांचक विकल्प है। जबकि मॉडल और इसकी प्रशिक्षण प्रक्रिया के बारे में जानने के लिए अभी भी बहुत कुछ है, अब तक के परिणाम आशाजनक हैं, और यह निश्चित रूप से जांचने लायक है।

ध्यान दें: 16 सेकंड, 2484 सेकंड, 12296 सेकंड, 18084 सेकंड, 23536 सेकंड और 31088 सेकंड पर छवियां उपलब्ध नहीं हैं, इसलिए उन्हें इस लेख में शामिल नहीं किया गया है।