【概要描述】 而且,QwQ-32B 的小参数量带来了更低的延迟和更高的吞吐量。在相同硬件条件下,小参数模型在推理速度上具有天然优势,能够提供更快的响应时间和更高的
【概要描述】 而且,QwQ-32B 的小参数量带来了更低的延迟和更高的吞吐量。在相同硬件条件下,小参数模型在推理速度上具有天然优势,能够提供更快的响应时间和更高的
而且★★★,QwQ-32B 的小参数量带来了更低的延迟和更高的吞吐量。在相同硬件条件下★★★,小参数模型在推理速度上具有天然优势,能够提供更快的响应时间和更高的并发处理能力。对于一些中小型研究团队、初创企业和个人开发者来说★★★,这无疑大大降低了他们使用先进推理模型的门槛。
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QwQ-32B 的训练过程分为三个阶段★★★:预训练、监督微调和强化学习,其中强化学习又分为两个关键阶段:
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第二阶段则侧重通用能力增强★★。模型引入通用奖励模型和规则验证器进行训练。即使是少量的训练步骤,也显著提升了指令跟随、人类偏好对齐和智能体性能★★★,并且实现通用能力提升的同时★,不显著降低第一阶段获得的数学和编程能力★★。
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模型采用了广义查询注意力机制,具体配置为 40 个查询头★★★、8 个键值对头,这种配置优化了注意力机制的效率和性能。QwQ-32B 的上下文窗口长度高达 131,072 个 token,远超普通模型★★,支持超长文本处理。
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从 DeepSeek-R1 到 diffusion LLMs,再到 QwQ-32B,最近的一系列突破似乎让实现顶级性能模型所需要的算力越来越低★,尽管未来对于高性能芯片的总需求或许并不会减少,但这种变化对于那些以往依赖大量计算资源的巨头们来说★★★,恐怕免不了造成一些冲击。
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3 月 6 日,阿里巴巴旗下的 Qwen 团队用一条题为《QwQ-32B★★★:拥抱强化学习的力量》的博文公布了全新的开源大型推理模型 QwQ-32B(Qwen-with-Questions)★★★,这款仅有 320 亿参数的模型通过强化学习技术,在多项基准测试中展现出与拥有 6710 亿参数(激活参数 37B)的 DeepSeek-R1 相媲美的性能。
模型架构方面,QwQ-32B 采用因果语言模型架构,具有 64 层 Transformer 结构,相比常见的模型层数更深。它完整集成了 RoPE(旋转位置编码)★★、SwiGLU 激活函数★★、RMSNorm 层归一化和 Attention QKV 偏置,这些都是当前先进大模型的标准配置★★。
而且★★,QwQ-32B 也整合了与智能体相关的能力★★★,使模型能够在思考的同时使用工具,并根据环境反馈调整推理过程。在此基础上,QwQ-32B 就可以作为企业自动化流程中的核心推理引擎,处理从数据分析★、报告生成到编程辅助等各种复杂任务。
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不过,有部分用户反应★★★,QwQ-32B 有时会出现过度思考的问题,哪怕是很简单的问题也会生成大量的思维链(比如在经典的“Strawberry★★”问题上,它会输出近七万字的思维链)★★★,导致其输出结果的速度较慢。
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由此★★,QwQ 得以在 32B 的小参数上就实现了强大的推理能力★★★。昨天还在感叹花八九万买 512GB 内存 M3 Ultra 的 Mac Studio 就能运行完整版 DeepSeek-R1 了(甚至还需要量化),但现在,只需要几千块的 Mac Mini★★★,你就能获得接近的体验。
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第一阶段聚焦于数学和编程能力的提升。Qwen 团队从冷启动检查点开始★,采用基于结果的奖励驱动的强化学习扩展方法。在数学问题训练时,模型使用专门的准确性验证器(Accuracy Verifier)★,而非传统奖励模型★★;编程任务则通过代码执行服务器(Code Execution Server)评估代码是否通过预定义测试用例。训练过程中,随着训练轮次增加,两个领域的性能持续提升★。
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