GoonGiới thiệu về Mô hình Lý luận QwQ 32B của Qwen
Việc phát hành mô hình lý luận QwQ 32B của Qwen đánh dấu một cột mốc quan trọng trong không gian mô hình lý luận cục bộ. Bài viết này sẽ đi sâu vào chi tiết của mô hình này, cách tạo ra nó và cách nó có thể được sử dụng cục bộ trên máy tính cá nhân. Chúng ta cũng sẽ khám phá các điểm chuẩn và so sánh được thực hiện với các mô hình khác, chẳng hạn như Deep Seek R1.
Tổng quan về Mô hình QwQ 32B của Qwen
Qwen trước đây đã phát hành phiên bản xem trước của mô hình QwQ 32B và có khả năng họ vẫn đang tinh chỉnh các phương pháp tốt nhất để Học tăng cường (RL) và khám phá các ý tưởng khác nhau xung quanh vấn đề này. Việc phát hành mô hình Deep Seek R1 có lẽ cũng ảnh hưởng đến sự phát triển của bản xem trước QwQ Max của Qwen. Mô hình QwQ 32B về cơ bản là mô hình lớn của họ, có thể không phải là mã nguồn mở.
Điểm chuẩn và so sánh
Mô hình QwQ 32B được so sánh với mô hình Deep Seek R1, một mô hình 671B, trong các điểm chuẩn. Tuy nhiên, điều cần thiết là phải lưu ý rằng Deep Seek R1 là một mô hình chuyên gia hỗn hợp, chỉ có 37 tỷ tham số hoạt động tại bất kỳ thời điểm nào. Mặt khác, mô hình QwQ 32B là một mô hình dày đặc với 32 tỷ tham số. Các điểm chuẩn cho thấy mô hình QwQ 32B hoạt động đặc biệt tốt, thường vượt qua các phiên bản được tinh chỉnh của mô hình Deep Seek R1.
Quy trình RL và Đào tạo
Quy trình RL được sử dụng để đào tạo mô hình QwQ 32B bao gồm hai giai đoạn. Giai đoạn đầu tiên sử dụng phần thưởng dựa trên kết quả, tập trung vào các nhiệm vụ toán học và mã hóa với câu trả lời đúng hoặc sai rõ ràng. Giai đoạn thứ hai sử dụng mô hình phần thưởng đã được đào tạo và trình xác minh dựa trên quy tắc để dạy cho mô hình các khả năng chung hơn. Mặc dù chi tiết về quy trình RL không được tiết lộ đầy đủ, nhưng rõ ràng là mô hình QwQ 32B đã đạt được kết quả ấn tượng.
Chạy Mô hình QwQ 32B Cục bộ
Để dùng thử mô hình QwQ 32B, nó có thể được tải xuống từ Hugging Face và chạy cục bộ với nhiều GPU trong Transformers. Ngoài ra, nó có thể được chạy trên Hugging Face Spaces hoặc qua Ollama. Mô hình cũng có thể được kiểm tra bằng LM Studio, cung cấp giao diện người dùng đẹp và khả năng dễ dàng tùy chỉnh các cài đặt.
Kết luận
Việc phát hành mô hình lý luận QwQ 32B của Qwen là một sự phát triển quan trọng trong không gian mô hình lý luận cục bộ. Với hiệu suất ấn tượng và khả năng chạy cục bộ, mô hình này là một lựa chọn thú vị cho những người quan tâm đến việc khám phá các mô hình lý luận. Mặc dù vẫn còn nhiều điều cần tìm hiểu về mô hình và quy trình đào tạo của nó, nhưng kết quả cho đến nay rất hứa hẹn và chắc chắn đáng để xem xét.
Lưu ý: Các hình ảnh ở các dấu thời gian 16 giây, 2484 giây, 12296 giây, 18084 giây, 23536 giây và 31088 giây không khả dụng, vì vậy chúng không được đưa vào bài viết này.
