अलीबाबा का Qwen-32B: बड़ी मॉडल्स को चुनौती

अलीबाबा ने Qwen-32B का अनावरण किया: एक कॉम्पैक्ट पावरहाउस जो बड़ी मॉडल्स को चुनौती देता है

एक आश्चर्यजनक देर रात की घोषणा में, अलीबाबा ने अपने नवीनतम रीजनिंग मॉडल, Qwen-32B (QwQ-32B) को ओपन-सोर्स किया है। 32 बिलियन पैरामीटर के साथ, यह मॉडल काफी बड़े 67.1 बिलियन पैरामीटर, पूर्ण विकसित DeepSeek-R1 के बराबर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Qwen टीम की घोषणा ने रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (RL) तकनीकों को बढ़ाने में उनके शोध पर प्रकाश डाला। उन्होंने कहा, “हम RL का विस्तार करने के तरीकों की खोज कर रहे हैं, और हमने अपने Qwen2.5-32B के आधार पर कुछ प्रभावशाली परिणाम प्राप्त किए हैं। हमने पाया कि RL प्रशिक्षण लगातार प्रदर्शन में सुधार कर सकता है, खासकर गणितीय और कोडिंग कार्यों में। हमने देखा कि RL का निरंतर विस्तार मध्यम आकार के मॉडलों को विशाल MoE मॉडलों के बराबर प्रदर्शन प्राप्त करने में मदद कर सकता है। हम सभी को हमारे नए मॉडल के साथ चैट करने और हमें प्रतिक्रिया देने के लिए आमंत्रित करते हैं!”

QwQ-32B अब Hugging Face और ModelScope पर Apache 2.0 ओपन-सोर्स लाइसेंस के तहत उपलब्ध है। उपयोगकर्ता Qwen Chat के माध्यम से सीधे मॉडल के साथ बातचीत भी कर सकते हैं। लोकप्रिय स्थानीय परिनियोजन उपकरण, Ollama ने पहले ही समर्थन को एकीकृत कर लिया है, जिसे कमांड के माध्यम से एक्सेस किया जा सकता है: ollama run qwq।

रिलीज़ के साथ, Qwen टीम ने “QwQ-32B: रीइन्फोर्समेंट लर्निंग की शक्ति का उपयोग” शीर्षक से एक ब्लॉग पोस्ट प्रकाशित किया, जिसमें अभूतपूर्व प्रगति का विवरण दिया गया है।

ब्लॉग पोस्ट मॉडल प्रदर्शन को बढ़ाने में पारंपरिक प्री-ट्रेनिंग और पोस्ट-ट्रेनिंग विधियों को पार करने के लिए बड़े पैमाने पर रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (RL) की अपार क्षमता पर जोर देता है। हालिया शोध, जैसे कि कोल्ड-स्टार्ट डेटा और बहु-चरणीय प्रशिक्षण का DeepSeek-R1 का एकीकरण, RL की तर्क क्षमताओं को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ावा देने, गहरी सोच और जटिल समस्या-समाधान को सक्षम करने की क्षमता को प्रदर्शित करता है।

Qwen टीम की खोज बड़े भाषा मॉडल की बुद्धिमत्ता को बढ़ाने के लिए बड़े पैमाने पर RL का लाभ उठाने पर केंद्रित थी, जिसकी परिणति QwQ-32B के निर्माण में हुई। यह 32 बिलियन पैरामीटर मॉडल उल्लेखनीय रूप से 67.1 बिलियन पैरामीटर (37 बिलियन सक्रिय के साथ) DeepSeek-R1 के प्रदर्शन को टक्कर देता है। टीम ने जोर देकर कहा, “यह उपलब्धि मजबूत, पूर्व-प्रशिक्षित फाउंडेशन मॉडल पर रीइन्फोर्समेंट लर्निंग को लागू करने की प्रभावशीलता को रेखांकित करती है।”

QwQ-32B एजेंट-संबंधित क्षमताओं को भी शामिल करता है, जिससे यह उपकरणों का उपयोग करते समय अपने कार्यों का गंभीर रूप से मूल्यांकन कर सकता है और पर्यावरणीय प्रतिक्रिया के आधार पर अपनी तर्क प्रक्रिया को अनुकूलित कर सकता है। टीम ने कहा, “हमें उम्मीद है कि हमारे प्रयास यह प्रदर्शित करेंगे कि शक्तिशाली फाउंडेशन मॉडल को बड़े पैमाने पर रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के साथ जोड़ना आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI) की दिशा में एक व्यवहार्य मार्ग हो सकता है।”

मॉडल प्रदर्शन: QwQ-32B की बेंचमार्किंग

QwQ-32B का गणितीय तर्क, प्रोग्रामिंग और सामान्य क्षमताओं सहित कई बेंचमार्क में कठोर मूल्यांकन किया गया। परिणाम QwQ-32B के प्रदर्शन को अन्य प्रमुख मॉडलों की तुलना में प्रदर्शित करते हैं, जिसमें DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-32B, DeepSeek-R1-Distilled-Llama-70B, o1-mini और मूल DeepSeek-R1 शामिल हैं।

निष्कर्ष चौंकाने वाले हैं। QwQ-32B असाधारण प्रदर्शन प्रदर्शित करता है, यहां तक कि LiveBench, IFEval और BFCL बेंचमार्क पर DeepSeek-R1-67B से थोड़ा बेहतर प्रदर्शन करता है। यह Qwen टीम द्वारा अपनाए गए रीइन्फोर्समेंट लर्निंग दृष्टिकोण की दक्षता और शक्ति पर प्रकाश डालता है।

रीइन्फोर्समेंट लर्निंग में गहन गोता

QwQ-32B के विकास ने कोल्ड-स्टार्ट फाउंडेशन पर निर्मित बड़े पैमाने पर रीइन्फोर्समेंट लर्निंग का लाभ उठाया। प्रारंभिक चरण विशेष रूप से गणितीय और प्रोग्रामिंग कार्यों के लिए RL प्रशिक्षण पर केंद्रित था। रिवॉर्ड मॉडल पर निर्भर पारंपरिक दृष्टिकोणों के विपरीत, Qwen टीम ने उत्पन्न उत्तरों की शुद्धता को सत्यापित करके गणितीय समस्याओं के लिए प्रतिक्रिया प्रदान की। कोडिंग कार्यों के लिए, प्रतिक्रिया एक कोड निष्पादन सर्वर से प्राप्त की गई थी, यह आकलन करते हुए कि क्या उत्पन्न कोड ने परीक्षण मामलों को सफलतापूर्वक पारित किया।

जैसे-जैसे प्रशिक्षण कई पुनरावृत्तियों के माध्यम से आगे बढ़ा, QwQ-32B ने दोनों डोमेन में लगातार प्रदर्शन सुधार प्रदर्शित किए। समाधान सटीकता पर प्रत्यक्ष प्रतिक्रिया द्वारा निर्देशित यह पुनरावृत्त शोधन प्रक्रिया अत्यधिक प्रभावी साबित हुई।

गणित और प्रोग्रामिंग पर केंद्रित प्रारंभिक RL चरण के बाद, सामान्य क्षमताओं को बढ़ाने के लिए एक बाद का RL चरण पेश किया गया था। इस चरण ने प्रशिक्षण के लिए सामान्य रिवॉर्ड मॉडल और नियम-आधारित सत्यापनकर्ताओं का उपयोग किया। परिणामों ने संकेत दिया कि सामान्य RL में कुछ ही कदम पहले से प्रशिक्षित गणितीय और प्रोग्रामिंग कार्यों पर प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित किए बिना समग्र क्षमताओं को बढ़ा सकते हैं। यह मॉडल की अनुकूलन क्षमता और मजबूती को प्रदर्शित करता है।

भविष्य की दिशाएँ: AI के क्षितिज का विस्तार

Qwen टीम ने अपनी भविष्य की योजनाओं को भी साझा किया, जिसमें कहा गया है, “यह तर्क क्षमताओं को बढ़ाने के लिए बड़े पैमाने पर रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (RL) का लाभ उठाने में Qwen का पहला कदम है। इस यात्रा के माध्यम से, हमने न केवल RL को बढ़ाने की अपार क्षमता देखी है, बल्कि पूर्व-प्रशिक्षित भाषा मॉडल के भीतर अप्रयुक्त संभावनाओं को भी पहचाना है। जैसा कि हम Qwen की अगली पीढ़ी को विकसित करने की दिशा में काम करते हैं, हमारा मानना है कि RL के साथ और भी अधिक शक्तिशाली फाउंडेशन मॉडल का संयोजन, जो कि स्केल किए गए कम्प्यूटेशनल संसाधनों द्वारा संचालित है, हमें आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI) प्राप्त करने के करीब लाएगा। इसके अलावा, हम सक्रिय रूप से एजेंटों को RL के साथ एकीकृत करने की खोज कर रहे हैं ताकि दीर्घकालिक तर्क को सक्षम किया जा सके, जिसका लक्ष्य विस्तारित तर्क समय के माध्यम से और भी अधिक बुद्धिमत्ता को अनलॉक करना है।” निरंतर सुधार और अन्वेषण के प्रति यह प्रतिबद्धता AI की सीमाओं को आगे बढ़ाने के लिए टीम के समर्पण को रेखांकित करती है।

सामुदायिक स्वागत: QwQ-32B को व्यापक प्रशंसा मिली

QwQ-32B की रिलीज़ को व्यापक उत्साह और सकारात्मक प्रतिक्रिया मिली है। AI समुदाय, जिसमें Qwen के कई उपयोगकर्ता शामिल हैं, ने इस नए मॉडल के अनावरण का बेसब्री से इंतजार किया।

DeepSeek के आसपास हालिया उत्साह ने आसुत संस्करण की सीमाओं के कारण पूर्ण विकसित मॉडल के लिए समुदाय की प्राथमिकता पर प्रकाश डाला। हालांकि, 67.1B पैरामीटर पूर्ण विकसित मॉडल ने परिनियोजन चुनौतियों को प्रस्तुत किया, खासकर सीमित संसाधनों वाले एज उपकरणों के लिए। Qwen-32B, अपने काफी कम आकार के साथ, इस चिंता को दूर करता है, व्यापक परिनियोजन की संभावनाओं को खोलता है।

एक उपयोगकर्ता ने टिप्पणी की, “यह शायद अभी भी मोबाइल फोन पर संभव नहीं है, लेकिन पर्याप्त RAM वाले Mac इसे संभालने में सक्षम हो सकते हैं।” यह भावना संसाधन-बाधित उपकरणों पर QwQ-32B चलाने की क्षमता के आसपास आशावाद को दर्शाती है।

एक अन्य उपयोगकर्ता ने सीधे अलीबाबा की टोंगयी प्रयोगशाला के एक वैज्ञानिक बिनयुआन हुई को संबोधित किया, और भी छोटे मॉडल विकसित करने का आग्रह किया। यह तेजी से कॉम्पैक्ट और कुशल AI मॉडल की मांग पर प्रकाश डालता है।

उपयोगकर्ताओं ने अपने अनुभव भी साझा किए हैं, मॉडल की गति और प्रतिक्रिया की प्रशंसा की है। एक उपयोगकर्ता ने एक प्रदर्शन दिखाया, जिसमें QwQ-32B की तीव्र प्रसंस्करण क्षमताओं पर प्रकाश डाला गया।

Apple के एक मशीन लर्निंग शोधकर्ता, अवनी हनून ने M4 Max पर QwQ-32B के सफल निष्पादन की पुष्टि की, इसकी प्रभावशाली गति को देखते हुए। एक प्रमुख शोधकर्ता से यह सत्यापन मॉडल के प्रदर्शन के दावों को और मजबूत करता है।

Qwen टीम ने अपने आधिकारिक चैट इंटरफ़ेस, Qwen Chat पर QwQ-32B का एक पूर्वावलोकन संस्करण भी उपलब्ध कराया है, जो उपयोगकर्ताओं को परीक्षण करने और प्रतिक्रिया प्रदान करने के लिए प्रोत्साहित करता है। यह इंटरैक्टिव दृष्टिकोण सामुदायिक जुड़ाव को बढ़ावा देता है और मॉडल की क्षमताओं के वास्तविक दुनिया के मूल्यांकन की अनुमति देता है।

समुदाय द्वारा QwQ-32B को तेजी से अपनाना और Ollama जैसे लोकप्रिय उपकरणों में इसका एकीकरण मॉडल के महत्व और प्रभाव को प्रदर्शित करता है। मजबूत प्रदर्शन, एक छोटे मॉडल आकार और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के अभिनव उपयोग के संयोजन ने QwQ-32B को बड़े भाषा मॉडल के क्षेत्र में एक बड़ी प्रगति के रूप में स्थापित किया है। मॉडल की ओपन-सोर्स प्रकृति AI समुदाय के भीतर सहयोग और नवाचार को और प्रोत्साहित करती है, भविष्य की सफलताओं का मार्ग प्रशस्त करती है। व्यावहारिक परिनियोजन और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों पर ध्यान QwQ-32B की अनुसंधान सेटिंग्स से परे एक महत्वपूर्ण प्रभाव डालने की क्षमता पर प्रकाश डालता है, उन्नत AI क्षमताओं को उपयोगकर्ताओं और उपकरणों की एक विस्तृत श्रृंखला में लाता है। Qwen टीम द्वारा चल रहे अनुसंधान और विकास के प्रयास AGI की खोज में और भी रोमांचक प्रगति का वादा करते हैं।