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焦点关注捕鱼大师苹果版本下载社会新闻大众网开云体育下载发布日期:2025-03-08 浏览次数:

  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。

  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。

  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。

  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。

  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:

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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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