रीइन्फोर्समेंट लर्निंग की शक्ति
पारंपरिक AI मॉडल विकास विधियाँ मुख्य रूप से प्रीट्रेनिंग और पोस्ट-ट्रेनिंग पर निर्भर रही हैं। हालाँकि, Qwen टीम ने इन पारंपरिक तकनीकों से आगे बढ़कर, एजेंट क्षमताओं को सीधे रीजनिंग मॉडल में एकीकृत किया है। यह एकीकरण QwQ-32B को महत्वपूर्ण सोच में संलग्न करने, बाहरी उपकरणों का उपयोग करने और अपने वातावरण से प्रतिक्रिया के आधार पर अपनी तर्क प्रक्रिया को गतिशील रूप से अनुकूलित करने का अधिकार देता है। यह अधिक अनुकूलनीय और बुद्धिमान AI सिस्टम बनाने में एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतिनिधित्व करता है।
Qwen टीम इस बात पर जोर देती है कि स्केलिंग RL में पारंपरिक तरीकों की क्षमताओं से आगे निकलने वाली प्रदर्शन वृद्धि को अनलॉक करने की क्षमता है। हाल के शोध ने पहले ही AI मॉडल की तर्क क्षमताओं को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ावा देने की RL की क्षमता का प्रदर्शन किया है, और QwQ-32B इस क्षमता के एक सम्मोहक उदाहरण के रूप में कार्य करता है।
आकार और प्रदर्शन के बीच अंतर को कम करना
QwQ-32B के सबसे उल्लेखनीय पहलुओं में से एक इसका आकार के सापेक्ष इसका प्रदर्शन है। DeepSeek-R1, एक मॉडल जिसके साथ QwQ-32B प्रतिस्पर्धा करता है, में 671 बिलियन पैरामीटर (37 बिलियन सक्रिय के साथ) हैं। QwQ-32B, तुलनात्मक रूप से मामूली 32 बिलियन पैरामीटर के साथ, समान प्रदर्शन प्राप्त करता है, जो RL के रणनीतिक कार्यान्वयन के माध्यम से प्राप्त उल्लेखनीय दक्षता लाभ को उजागर करता है। यह उपलब्धि लंबे समय से चली आ रही धारणा को चुनौती देती है कि मॉडल का आकार प्रदर्शन का प्राथमिक निर्धारक है, यह सुझाव देता है कि परिष्कृत प्रशिक्षण तकनीकें आकार और क्षमता के बीच अंतर को पाट सकती हैं।
बेंचमार्किंग उत्कृष्टता
QwQ-32B की क्षमताओं का कठोरता से मूल्यांकन करने के लिए, Qwen टीम ने मॉडल को बेंचमार्क के एक व्यापक सूट के अधीन किया। ये बेंचमार्क, जिनमें AIME24, LiveCodeBench, LiveBench, IFEval और BFCL शामिल हैं, विशेष रूप से AI प्रदर्शन के विभिन्न पहलुओं का आकलन करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जिसमें गणितीय तर्क, कोडिंग प्रवीणता और सामान्य समस्या-समाधान क्षमताएं शामिल हैं। इन मूल्यांकनों के परिणाम QwQ-32B की ताकत की एक सम्मोहक तस्वीर पेश करते हैं।
यहां प्रत्येक बेंचमार्क पर QwQ-32B के प्रदर्शन पर करीब से नज़र डाली गई है:
AIME24: यह बेंचमार्क गणितीय तर्क पर केंद्रित है। QwQ-32B ने 79.5 का स्कोर हासिल किया, जो DeepSeek-R1-671B के 79.8 के स्कोर से थोड़ा पीछे है। विशेष रूप से, दोनों मॉडलों ने OpenAl-o1-mini से काफी बेहतर प्रदर्शन किया, जिसने 63.6 स्कोर किया, साथ ही डिस्टिल्ड मॉडल भी।
LiveCodeBench: यह बेंचमार्क कोडिंग प्रवीणता का आकलन करता है। QwQ-32B ने 63.4 स्कोर किया, जो DeepSeek-R1-671B के 65.9 के स्कोर को बारीकी से दर्शाता है। फिर से, दोनों मॉडलों ने डिस्टिल्ड मॉडल और OpenAl-o1-mini (53.8) के प्रदर्शन को पीछे छोड़ दिया।
LiveBench: सामान्य समस्या-समाधान क्षमताओं का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया, LiveBench ने QwQ-32B को 73.1 का स्कोर प्राप्त करते देखा, जो DeepSeek-R1-671B के 71.6 के स्कोर से बेहतर है। यह परिणाम सामान्य AI कार्यों में एक मजबूत दावेदार के रूप में QwQ-32B की स्थिति को और मजबूत करता है।
IFEval: यह बेंचमार्क मानव वरीयताओं के साथ निर्देश पालन और संरेखण पर केंद्रित है। QwQ-32B ने 83.9 का प्रभावशाली स्कोर हासिल किया, जो DeepSeek-R1-671B के 83.3 के स्कोर के लगभग समान है। दोनों मॉडलों ने OpenAl-o1-mini (59.1) और डिस्टिल्ड मॉडल से काफी बेहतर प्रदर्शन किया।
BFCL: यह बेंचमार्क जटिल, वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों को संभालने की मॉडल की क्षमता का परीक्षण करता है। QwQ-32B ने 66.4 का स्कोर हासिल किया, जो DeepSeek-R1-671B के 62.8 के स्कोर से बेहतर है। यह परिणाम विशुद्ध रूप से अकादमिक बेंचमार्क से परे व्यावहारिक अनुप्रयोगों के लिए QwQ-32B की क्षमता को प्रदर्शित करता है।
ये परिणाम लगातार QwQ-32B की क्षमता को प्रदर्शित करते हैं, और कुछ मामलों में, बहुत बड़े मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। यह Qwen टीम के दृष्टिकोण की प्रभावशीलता और AI विकास में RL की परिवर्तनकारी क्षमता पर प्रकाश डालता है।
Qwen टीम का अभिनव दृष्टिकोण
QwQ-32B की सफलता का श्रेय Qwen टीम की अभिनव बहु-चरणीय RL प्रक्रिया को दिया जा सकता है। यह प्रक्रिया ‘कोल्ड-स्टार्ट’ चेकपॉइंट से शुरू होती है, जिसका अर्थ है कि मॉडल एक पूर्व-प्रशिक्षित फाउंडेशन के साथ शुरू होता है लेकिन फिर RL के माध्यम से काफी परिष्कृत होता है। प्रशिक्षण प्रक्रिया परिणाम-आधारित पुरस्कारों द्वारा संचालित होती है, जो मॉडल को विशिष्ट कार्यों पर अपने प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए प्रोत्साहित करती है।
प्रशिक्षण का प्रारंभिक चरण गणित और कोडिंग कार्यों के लिए स्केलिंग RL पर केंद्रित है। इसमें प्रतिक्रिया प्रदान करने और मॉडल के सीखने का मार्गदर्शन करने के लिए सटीकता सत्यापनकर्ताओं और कोड निष्पादन सर्वरों का उपयोग करना शामिल है। मॉडल सफल परिणामों के लिए पुरस्कार प्राप्त करके सही गणितीय समाधान उत्पन्न करना और कार्यात्मक कोड लिखना सीखता है।
दूसरा चरण सामान्य क्षमताओं को शामिल करने के लिए RL प्रशिक्षण के दायरे का विस्तार करता है। यह चरण सामान्य इनाम मॉडल और नियम-आधारित सत्यापनकर्ताओं से पुरस्कारों को शामिल करता है, विभिन्न कार्यों और निर्देशों की मॉडल की समझ को व्यापक बनाता है। यह चरण एक अच्छी तरह से गोल AI मॉडल विकसित करने के लिए महत्वपूर्ण है जो चुनौतियों की एक विस्तृत श्रृंखला को संभाल सकता है।
Qwen टीम ने पाया कि RL प्रशिक्षण का यह दूसरा चरण, अपेक्षाकृत कम संख्या में कदमों के साथ भी, विभिन्न सामान्य क्षमताओं में मॉडल के प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकता है। इनमें निर्देश पालन, मानव वरीयताओं के साथ संरेखण और समग्र एजेंट प्रदर्शन शामिल हैं। महत्वपूर्ण रूप से, सामान्य क्षमताओं में यह सुधार गणित और कोडिंग में प्रदर्शन की कीमत पर नहीं आता है, जो बहु-चरणीय दृष्टिकोण की प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है।
Open-Weight और सुलभ
एक ऐसे कदम में जो सहयोग और आगे के शोध को बढ़ावा देता है, Qwen टीम ने QwQ-32B को open-weight बना दिया है। इसका मतलब है कि मॉडल के पैरामीटर सार्वजनिक रूप से उपलब्ध हैं, जिससे शोधकर्ताओं और डेवलपर्स को Qwen टीम के काम तक पहुंचने, अध्ययन करने और उस पर निर्माण करने की अनुमति मिलती है। मॉडल Hugging Face और ModelScope पर Apache 2.0 लाइसेंस के तहत उपलब्ध है, एक अनुमेय लाइसेंस जो व्यापक उपयोग और संशोधन को प्रोत्साहित करता है। इसके अतिरिक्त, QwQ-32B, Qwen Chat के माध्यम से सुलभ है, जो मॉडल के साथ बातचीत करने के लिए एक उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस प्रदान करता है।
AGI की ओर एक कदम
QwQ-32B का विकास Artificial General Intelligence (AGI) की खोज में एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतिनिधित्व करता है। Qwen टीम इस मॉडल को तर्क क्षमताओं को बढ़ाने के लिए स्केलिंग RL की प्रारंभिक खोज के रूप में देखती है, और वे लंबी-क्षितिज तर्क के लिए RL के साथ एजेंटों के एकीकरण की जांच जारी रखने की योजना बना रहे हैं। इसमें AI सिस्टम विकसित करना शामिल है जो विस्तारित अवधि में जटिल कार्यों की योजना बना सकते हैं और उन्हें निष्पादित कर सकते हैं, जो AGI प्राप्त करने के लिए एक महत्वपूर्ण क्षमता है।
टीम को विश्वास है कि मजबूत फाउंडेशन मॉडल को RL के साथ जोड़ना, स्केल किए गए कम्प्यूटेशनल संसाधनों द्वारा संचालित, AGI के विकास में एक प्रमुख चालक होगा। QwQ-32B इस क्षमता का एक शक्तिशाली प्रदर्शन प्रदान करता है, जो रणनीतिक RL कार्यान्वयन के माध्यम से प्राप्त किए जा सकने वाले उल्लेखनीय प्रदर्शन लाभों को प्रदर्शित करता है। Qwen टीम के चल रहे अनुसंधान और विकास प्रयास, QwQ-32B की ओपन-सोर्स प्रकृति के साथ, AI के क्षेत्र में प्रगति में तेजी लाने और हमें वास्तव में बुद्धिमान मशीनों की प्राप्ति के करीब लाने का वादा करते हैं। अब ध्यान केवल बड़े मॉडल बनाने पर नहीं है, बल्कि नवीन प्रशिक्षण तकनीकों के माध्यम से अधिक बुद्धिमान और अनुकूलनीय सिस्टम बनाने पर है।