মডেল পারফরম্যান্স: বেঞ্চমার্কিং QwQ-32B
QwQ-32B কে বিভিন্ন বেঞ্চমার্কে মূল্যায়ন করা হয়েছে, যার মধ্যে গাণিতিক যুক্তি, প্রোগ্রামিং এবং সাধারণ ক্ষমতা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। ফলাফলগুলি QwQ-32B এর কর্মক্ষমতা প্রদর্শন করে অন্যান্য নেতৃস্থানীয় মডেলগুলির তুলনায়, যার মধ্যে DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-32B, DeepSeek-R1-Distilled-Llama-70B, o1-mini, এবং মূল DeepSeek-R1।
ফলাফল চমকপ্রদ। QwQ-32B অসাধারণ কর্মক্ষমতা প্রদর্শন করে, এমনকি LiveBench, IFEval, এবং BFCL বেঞ্চমার্কে DeepSeek-R1-67B কে সামান্য ব্যবধানে ছাড়িয়ে যায়। এটি Qwen টিম দ্বারা গৃহীত রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং পদ্ধতির কার্যকারিতা এবং ক্ষমতা তুলে ধরে।
রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং-এর গভীরে
QwQ-32B এর বিকাশ একটি কোল্ড-স্টার্ট ফাউন্ডেশনের উপর নির্মিত বৃহৎ আকারের রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংকে কাজে লাগিয়েছে। প্রাথমিক পর্যায়ে গাণিতিক এবং প্রোগ্রামিং কাজের জন্য বিশেষভাবে RL প্রশিক্ষণের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা হয়েছিল। প্রথাগত পদ্ধতির বিপরীতে যা রিওয়ার্ড মডেলের উপর নির্ভর করে, Qwen টিম জেনারেট করা উত্তরগুলির সঠিকতা যাচাই করে গাণিতিক সমস্যার জন্য প্রতিক্রিয়া প্রদান করে। কোডিং কাজের জন্য, প্রতিক্রিয়া একটি কোড এক্সিকিউশন সার্ভার থেকে প্রাপ্ত হয়েছিল, যা জেনারেট করা কোড সফলভাবে পরীক্ষার কেসগুলি পাস করেছে কিনা তা মূল্যায়ন করে।
একাধিক পুনরাবৃত্তির মাধ্যমে প্রশিক্ষণ অগ্রসর হওয়ার সাথে সাথে, QwQ-32B উভয় ক্ষেত্রেই ধারাবাহিক কর্মক্ষমতা উন্নতি প্রদর্শন করে। সমাধানের নির্ভুলতার উপর সরাসরি প্রতিক্রিয়ার দ্বারা পরিচালিত এই পুনরাবৃত্তিমূলক পরিমার্জন প্রক্রিয়াটি অত্যন্ত কার্যকর প্রমাণিত হয়েছিল।
গণিত এবং প্রোগ্রামিংয়ের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা প্রাথমিক RL পর্যায়ের পরে, সাধারণ ক্ষমতা বাড়ানোর জন্য একটি পরবর্তী RL পর্যায় চালু করা হয়েছিল। এই পর্যায়ে প্রশিক্ষণের জন্য সাধারণ রিওয়ার্ড মডেল এবং নিয়ম-ভিত্তিক ভ্যালিডেটর ব্যবহার করা হয়েছিল। ফলাফলগুলি ইঙ্গিত দেয় যে সাধারণ RL-এ অল্প সংখ্যক পদক্ষেপ পূর্বে প্রশিক্ষিত গাণিতিক এবং প্রোগ্রামিং কাজের কর্মক্ষমতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত না করেই সামগ্রিক ক্ষমতা বৃদ্ধি করতে পারে। এটি মডেলের অভিযোজনযোগ্যতা এবং দৃঢ়তা প্রদর্শন করে।
ভবিষ্যতের দিকনির্দেশনা: AI এর দিগন্ত প্রসারিত করা
Qwen টিম তাদের ভবিষ্যতের পরিকল্পনাও শেয়ার করেছে, বলেছে, “রিজনিং ক্ষমতা বাড়ানোর জন্য বৃহৎ-স্কেল রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (RL) ব্যবহার করার ক্ষেত্রে এটি Qwen-এর প্রথম পদক্ষেপ। এই যাত্রার মাধ্যমে, আমরা কেবল RL-এর স্কেলিংয়ের অপরিসীম সম্ভাবনাই দেখিনি, বরং প্রি-ট্রেইনড ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলের মধ্যে থাকা অব্যবহৃত সম্ভাবনাগুলিকেও চিনতে পেরেছি। আমরা যখন Qwen-এর পরবর্তী প্রজন্ম বিকাশের দিকে কাজ করছি, তখন আমরা বিশ্বাস করি যে আরও শক্তিশালী ফাউন্ডেশন মডেলগুলিকে RL-এর সাথে একত্রিত করা, স্কেল করা কম্পিউটেশনাল রিসোর্স দ্বারা চালিত, আমাদেরকে Artificial General Intelligence (AGI) অর্জনের কাছাকাছি নিয়ে আসবে। উপরন্তু, আমরা দীর্ঘমেয়াদী রিজনিং সক্ষম করার জন্য এজেন্টদের RL-এর সাথে একীভূত করার সক্রিয়ভাবে অনুসন্ধান করছি, যার লক্ষ্য বর্ধিত রিজনিং সময়ের মাধ্যমে আরও বেশি বুদ্ধিমত্তা আনলক করা।” ক্রমাগত উন্নতি এবং অনুসন্ধানের প্রতি এই প্রতিশ্রুতি AI-এর সীমানা ঠেলে দেওয়ার জন্য দলের উৎসর্গকে তুলে ধরে।
কমিউনিটির প্রতিক্রিয়া: QwQ-32B ব্যাপক প্রশংসা অর্জন করেছে
QwQ-32B এর প্রকাশ ব্যাপক উত্সাহ এবং ইতিবাচক প্রতিক্রিয়ার সাথে দেখা হয়েছে। Qwen-এর অনেক ব্যবহারকারী সহ AI সম্প্রদায়, এই নতুন মডেলটির উন্মোচনের জন্য অধীর আগ্রহে অপেক্ষা করছিল।
DeepSeek-কে ঘিরে সাম্প্রতিক উত্তেজনা ডিস্ট্রিলড সংস্করণের সীমাবদ্ধতার কারণে সম্পূর্ণ মডেলের জন্য সম্প্রদায়ের পছন্দকে তুলে ধরেছিল। যাইহোক, 67.1B প্যারামিটার সম্পূর্ণ মডেলটি স্থাপনার ক্ষেত্রে চ্যালেঞ্জ উপস্থাপন করেছিল, বিশেষ করে সীমিত সংস্থান সহ এজ ডিভাইসগুলির জন্য। Qwen-32B, উল্লেখযোগ্যভাবে ছোট আকারের সাথে, এই উদ্বেগের সমাধান করে, ব্যাপক স্থাপনার সম্ভাবনা উন্মুক্ত করে।
একজন ব্যবহারকারী মন্তব্য করেছেন, “এটি সম্ভবত এখনও মোবাইল ফোনে সম্ভব নয়, তবে পর্যাপ্ত RAM সহ Mac এটি পরিচালনা করতে সক্ষম হতে পারে।” এই অনুভূতিটি রিসোর্স-সীমাবদ্ধ ডিভাইসগুলিতে QwQ-32B চালানোর সম্ভাবনাকে ঘিরে আশাবাদকে প্রতিফলিত করে।
আরেকজন ব্যবহারকারী সরাসরি আলিবাবার টোঙ্গি ল্যাবরেটরির একজন বিজ্ঞানী বিনইউয়ান হুইকে সম্বোধন করেছেন, এমনকি ছোট মডেল বিকাশের আহ্বান জানিয়েছেন। এটি ক্রমবর্ধমান কম্প্যাক্ট এবং দক্ষ AI মডেলগুলির চাহিদাকে তুলে ধরে।
ব্যবহারকারীরা তাদের অভিজ্ঞতাও শেয়ার করেছেন, মডেলের গতি এবং প্রতিক্রিয়ার প্রশংসা করেছেন। একজন ব্যবহারকারী একটি ডেমোনস্ট্রেশন প্রদর্শন করেছেন, QwQ-32B এর দ্রুত প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতা তুলে ধরেছেন।
অ্যাপলের একজন মেশিন লার্নিং গবেষক, আওনি হান্নুন, একটি M4 ম্যাক্সে QwQ-32B এর সফল সম্পাদনের বিষয়টি নিশ্চিত করেছেন, এর চিত্তাকর্ষক গতির কথা উল্লেখ করেছেন। একজন বিশিষ্ট গবেষকের কাছ থেকে এই বৈধতা মডেলের কর্মক্ষমতা দাবিকে আরও শক্তিশালী করে।
Qwen টিম তাদের অফিসিয়াল চ্যাট ইন্টারফেস, Qwen Chat-এ QwQ-32B-এর একটি প্রিভিউ ভার্সনও উপলব্ধ করেছে, ব্যবহারকারীদের পরীক্ষা করতে এবং প্রতিক্রিয়া জানাতে উত্সাহিত করেছে। এই ইন্টারেক্টিভ পদ্ধতি সম্প্রদায়ের সম্পৃক্ততাকে উত্সাহিত করে এবং মডেলের ক্ষমতাগুলির বাস্তব-বিশ্ব মূল্যায়নের অনুমতি দেয়।
সম্প্রদায় দ্বারা QwQ-32B এর দ্রুত গ্রহণ এবং Ollama-এর মতো জনপ্রিয় সরঞ্জামগুলিতে এর একীকরণ মডেলের তাত্পর্য এবং প্রভাব প্রদর্শন করে। শক্তিশালী কর্মক্ষমতা, একটি ছোট মডেলের আকার এবং রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ের উদ্ভাবনী ব্যবহারের সমন্বয় QwQ-32B কে বৃহৎ ভাষা মডেলের ক্ষেত্রে একটি প্রধান অগ্রগতি হিসাবে স্থান দিয়েছে। মডেলটির ওপেন-সোর্স প্রকৃতি AI সম্প্রদায়ের মধ্যে সহযোগিতা এবং উদ্ভাবনকে আরও উত্সাহিত করে, ভবিষ্যতের সাফল্যের পথ প্রশস্ত করে। ব্যবহারিক স্থাপনা এবং বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলির উপর ফোকাস QwQ-32B-এর গবেষণার সেটিংসের বাইরে একটি উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলার সম্ভাবনাকে তুলে ধরে, উন্নত AI ক্ষমতাগুলিকে আরও বিস্তৃত ব্যবহারকারী এবং ডিভাইসগুলিতে নিয়ে আসে। Qwen টিমের চলমান গবেষণা এবং উন্নয়ন প্রচেষ্টা AGI-এর অনুসরণে আরও উত্তেজনাপূর্ণ অগ্রগতির প্রতিশ্রুতি দেয়।
আলিবাবা সম্প্রতি একটি নতুন ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল, Qwen-32B (QwQ-32B) প্রকাশ করেছে। এটি ৩২ বিলিয়ন প্যারামিটার বিশিষ্ট এবং পারফরম্যান্সের দিক থেকে বৃহৎ, ৬৭.১ বিলিয়ন প্যারামিটার যুক্ত DeepSeek-R1 মডেলের সমকক্ষ।
Qwen টিম জানিয়েছে যে তারা রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (RL) টেকনিকের স্কেলিং নিয়ে গবেষণা করছে। তারা বলেছে, “আমরা RL-কে প্রসারিত করার পদ্ধতিগুলি অনুসন্ধান করছি, আমাদের Qwen2.5-32B এর উপর ভিত্তি করে কিছু চিত্তাকর্ষক ফলাফল অর্জন করেছি। আমরা দেখেছি যে RL প্রশিক্ষণ ক্রমাগত কর্মক্ষমতা উন্নত করতে পারে, বিশেষ করে গাণিতিক এবং কোডিংয়ের কাজে। আমরা লক্ষ্য করেছি যে RL-এর ক্রমাগত স্কেলিং মাঝারি আকারের মডেলগুলিকে বৃহৎ MoE মডেলগুলির সাথে তুলনীয় কর্মক্ষমতা অর্জনে সহায়তা করতে পারে। আমরা প্রত্যেককে আমাদের নতুন মডেলের সাথে চ্যাট করতে এবং আমাদের প্রতিক্রিয়া জানাতে স্বাগত জানাই!”
QwQ-32B এখন Hugging Face এবং ModelScope-এ Apache 2.0 ওপেন-সোর্স লাইসেন্সের অধীনে উপলব্ধ। ব্যবহারকারীরা Qwen Chat-এর মাধ্যমে সরাসরি মডেলের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে পারেন। জনপ্রিয় স্থানীয় স্থাপনার সরঞ্জাম, Ollama, ইতিমধ্যেই ইন্টিগ্রেটেড সাপোর্ট দিয়েছে, যা কমান্ডের মাধ্যমে অ্যাক্সেসযোগ্য: ollama run qwq।
এই প্রকাশের সাথে, Qwen টিম “QwQ-32B: Harnessing the Power of Reinforcement Learning” শিরোনামে একটি ব্লগ পোস্ট প্রকাশ করেছে, যেখানে যুগান্তকারী অগ্রগতিগুলির বিশদ বিবরণ দেওয়া হয়েছে।
ব্লগ পোস্টে জোর দেওয়া হয়েছে যে বৃহৎ-স্কেল রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (RL) এর অপরিসীম সম্ভাবনা রয়েছে মডেলের কর্মক্ষমতা বৃদ্ধিতে প্রথাগত প্রি-ট্রেনিং এবং পোস্ট-ট্রেনিং পদ্ধতিগুলিকে অতিক্রম করার। সাম্প্রতিক গবেষণা, যেমন DeepSeek-R1 এর কোল্ড-স্টার্ট ডেটা এবং মাল্টি-স্টেজ প্রশিক্ষণের ইন্টিগ্রেশন, RL এর ক্ষমতা প্রদর্শন করে রিজনিং ক্ষমতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি করার, গভীর চিন্তাভাবনা এবং জটিল সমস্যা সমাধানের সক্ষমতা প্রদান করার।
Qwen টিমের অনুসন্ধান বৃহৎ ভাষা মডেলগুলির বুদ্ধিমত্তা বাড়ানোর জন্য বৃহৎ-স্কেল RL-কে কাজে লাগানোর উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, যার ফলস্বরূপ QwQ-32B তৈরি হয়। এই ৩২ বিলিয়ন প্যারামিটার মডেলটি উল্লেখযোগ্যভাবে ৬৭.১ বিলিয়ন প্যারামিটার (৩৭ বিলিয়ন সক্রিয়) বিশিষ্ট DeepSeek-R1 এর কর্মক্ষমতার প্রতিদ্বন্দ্বিতা করে। দলটি জোর দিয়েছিল, “এই অর্জনটি শক্তিশালী, প্রি-ট্রেইনড ফাউন্ডেশন মডেলগুলিতে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং প্রয়োগের কার্যকারিতাকে তুলে ধরে।”
QwQ-32B এজেন্ট-সম্পর্কিত ক্ষমতাগুলিকেও অন্তর্ভুক্ত করে, এটিকে সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করার সময় তার কাজগুলি সমালোচনামূলকভাবে মূল্যায়ন করতে এবং পরিবেশগত প্রতিক্রিয়ার ভিত্তিতে তার রিজনিং প্রক্রিয়াটিকে মানিয়ে নিতে সক্ষম করে। “আমরা আশা করি আমাদের প্রচেষ্টাগুলি প্রদর্শন করবে যে শক্তিশালী ফাউন্ডেশন মডেলগুলিকে বৃহৎ-স্কেল রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ের সাথে একত্রিত করা Artificial General Intelligence (AGI) এর দিকে একটি কার্যকর পথ হতে পারে,” দলটি বলেছে।
রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (RL) এর উপর ভিত্তি করে তৈরি QwQ-32B মডেলটি গাণিতিক সমস্যা এবং কোডিং টাস্ক সমাধানে দারুণ পারদর্শী। মডেলটি তৈরি করার সময়, প্রথমে গাণিতিক সমস্যার সমাধানের সঠিকতা যাচাই করে এবং কোডিং টাস্কের ক্ষেত্রে কোড এক্সিকিউশন সার্ভারের মাধ্যমে ফিডব্যাক নেওয়া হয়েছে। এর ফলে, মডেলটি আরও নিখুঁতভাবে কাজ করতে সক্ষম হয়েছে।
ভবিষ্যতে, Qwen টিম আরও শক্তিশালী ফাউন্ডেশন মডেল তৈরি করতে এবং RL-এর ক্ষমতা ব্যবহার করে Artificial General Intelligence (AGI) অর্জনের দিকে এগিয়ে যেতে চায়। তারা এজেন্টদের সাথে RL-কে একত্রিত করে দীর্ঘমেয়াদী রিজনিং উন্নত করার চেষ্টাও করছে।
QwQ-32B প্রকাশের পর AI কমিউনিটিতে ব্যাপক সাড়া ফেলেছে। ব্যবহারকারীরা জানিয়েছেন যে, এই মডেলটি দ্রুত এবং কার্যকরী। সীমিত রিসোর্স বিশিষ্ট ডিভাইসেও এটি ব্যবহার করা যেতে পারে।
অ্যাপলের মেশিন লার্নিং গবেষক আওনি হান্নুন M4 Max-এ QwQ-32B চালিয়ে এর গতির প্রশংসা করেছেন। এছাড়া, Qwen টিম তাদের অফিশিয়াল চ্যাট ইন্টারফেস Qwen Chat-এ QwQ-32B এর একটি প্রিভিউ ভার্সনও রেখেছে, যাতে ব্যবহারকারীরা এটি পরীক্ষা করে দেখতে পারেন।
QwQ-32B এর দ্রুত জনপ্রিয়তা এবং Ollama-র মতো টুলে এর ইন্টিগ্রেশন প্রমাণ করে যে, এটি বৃহৎ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলের জগতে একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ।