Qwen-32B ची ओळख: एक संक्षिप्त पॉवरहाऊस
अनपेक्षितपणे रात्री उशिरा केलेल्या घोषणेमध्ये, अलीबाबाने त्याचे नवीनतम रिझनिंग मॉडेल, Qwen-32B (QwQ-32B), ओपन-सोर्स केले आहे. 32 अब्ज पॅरामीटर्ससह, हे मॉडेल लक्षणीय मोठ्या 67.1 अब्ज पॅरामीटर असलेल्या, पूर्ण-विकसित DeepSeek-R1 च्या बरोबरीची कामगिरी दर्शवते.
Qwen टीमच्या घोषणेने रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (RL) तंत्रज्ञानाच्या स्केलिंगमधील त्यांच्या संशोधनावर प्रकाश टाकला. त्यांनी सांगितले, “आम्ही RL वाढवण्याच्या पद्धतींचा शोध घेत आहोत, आमच्या Qwen2.5-32B वर आधारित काही प्रभावी परिणाम प्राप्त करत आहोत. आम्हाला आढळले की RL प्रशिक्षण गणितातील आणि कोडिंग कार्यांमध्ये विशेषतः कार्यप्रदर्शन सुधारू शकते. आम्ही पाहिले की RL चे सतत स्केलिंग मध्यम-आकाराच्या मॉडेल्सना मोठ्या MoE मॉडेल्सच्या तुलनेत कार्यप्रदर्शन प्राप्त करण्यास मदत करू शकते. आम्ही आमच्या नवीन मॉडेलशी संवाद साधण्यासाठी आणि आम्हाला अभिप्राय देण्यासाठी सर्वांचे स्वागत करतो!”
QwQ-32B आता Hugging Face आणि ModelScope वर Apache 2.0 ओपन-सोर्स परवान्याअंतर्गत उपलब्ध आहे. वापरकर्ते Qwen Chat द्वारे मॉडेलशी थेट संवाद साधू शकतात. लोकप्रिय लोकल डिप्लॉयमेंट साधन, Ollama ने आधीच यासाठी समर्थन समाकलित केले आहे, जे ollama run qwq या कमांडद्वारे वापरले जाऊ शकते.
या प्रकाशनासोबत, Qwen टीमने “QwQ-32B: Harnessing the Power of Reinforcement Learning” नावाचा एक ब्लॉग पोस्ट प्रकाशित केला, ज्यामध्ये या যুগান্তকারী प्रगतीचा तपशील देण्यात आला आहे.
ब्लॉग पोस्टमध्ये मोठ्या प्रमाणात रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (RL) च्या प्रचंड क्षमतेवर जोर देण्यात आला आहे, जे मॉडेलची कार्यक्षमता वाढवण्यासाठी पारंपारिक प्री-ट्रेनिंग आणि पोस्ट-ट्रेनिंग पद्धतींपेक्षा श्रेष्ठ आहे. अलीकडील संशोधन, जसे की DeepSeek-R1 चे कोल्ड-स्टार्ट डेटा आणि मल्टी-स्टेज ट्रेनिंगचे एकत्रीकरण, RL ची रीझनिंग क्षमता लक्षणीयरीत्या वाढवण्याची क्षमता दर्शवते, ज्यामुळे सखोल विचार आणि जटिल समस्या-समाधान सक्षम होते.
Qwen टीमच्या संशोधनाने मोठ्या भाषेच्या मॉडेल्सची बुद्धिमत्ता वाढवण्यासाठी मोठ्या प्रमाणात RL चा लाभ घेण्यावर लक्ष केंद्रित केले, ज्यामुळे QwQ-32B ची निर्मिती झाली. हे 32 अब्ज पॅरामीटर मॉडेल 67.1 अब्ज पॅरामीटर (37 अब्ज सक्रिय) असलेल्या DeepSeek-R1 च्या कार्यक्षमतेशी स्पर्धा करते. टीमने जोर दिला, “हे यश रीइन्फोर्समेंट लर्निंगचा मजबूत, प्री-ट्रेन्ड फाउंडेशन मॉडेल्सवर वापर करण्याच्या प्रभावीतेवर प्रकाश टाकते.”
QwQ-32B मध्ये एजंट-संबंधित क्षमता देखील समाविष्ट आहेत, ज्यामुळे ते साधनांचा वापर करताना त्याच्या कृतींचे गंभीरपणे मूल्यांकन करू शकते आणि पर्यावरणीय प्रतिसादावर आधारित त्याची रीझनिंग प्रक्रिया अनुकूल करू शकते. “आम्हाला आशा आहे की आमचे प्रयत्न हे दर्शवतात की शक्तिशाली फाउंडेशन मॉडेल्सना मोठ्या प्रमाणात रीइन्फोर्समेंट लर्निंगसह एकत्रित करणे हा आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI) च्या दिशेने एक व्यवहार्य मार्ग असू शकतो,” टीमने सांगितले.
मॉडेल कार्यप्रदर्शन: QwQ-32B चे बेंचमार्किंग
QwQ-32B चे गणितीय रीझनिंग, प्रोग्रामिंग आणि सामान्य क्षमतांसह विविध बेंचमार्कवर कठोर मूल्यमापन केले गेले. परिणाम QwQ-32B ची कार्यक्षमता इतर प्रमुख मॉडेल्सच्या तुलनेत दर्शवतात, ज्यात DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-32B, DeepSeek-R1-Distilled-Llama-70B, o1-mini आणि मूळ DeepSeek-R1 यांचा समावेश आहे.
निष्कर्ष धक्कादायक आहेत. QwQ-32B अपवादात्मक कार्यप्रदर्शन दर्शवते, अगदी LiveBench, IFEval आणि BFCL बेंचमार्कवर DeepSeek-R1-67B पेक्षा किंचित जास्त आहे. हे Qwen टीमने स्वीकारलेल्या रीइन्फोर्समेंट लर्निंग दृष्टिकोनाची कार्यक्षमता आणि सामर्थ्य दर्शवते.
रीइन्फोर्समेंट लर्निंगमध्ये सखोल अभ्यास
QwQ-32B च्या विकासाने कोल्ड-स्टार्ट फाउंडेशनवर आधारित मोठ्या प्रमाणात रीइन्फोर्समेंट लर्निंगचा लाभ घेतला. प्रारंभिक टप्पा विशेषतः गणितीय आणि प्रोग्रामिंग कार्यांसाठी RL प्रशिक्षणावर केंद्रित होता. रिवॉर्ड मॉडेलवर अवलंबून असलेल्या पारंपारिक दृष्टिकोनांच्या विपरीत, Qwen टीमने तयार केलेल्या उत्तरांच्या अचूकतेची पडताळणी करून गणितीय समस्यांसाठी अभिप्राय प्रदान केला. कोडिंग कार्यांसाठी, अभिप्राय कोड एक्झिक्यूशन सर्वरमधून प्राप्त झाला, ज्यामध्ये तयार केलेला कोड चाचणी प्रकरणांमध्ये यशस्वीरित्या उत्तीर्ण झाला की नाही याचे मूल्यांकन केले जाते.
अनेक पुनरावृत्तींद्वारे प्रशिक्षण जसजसे पुढे गेले, तसतसे QwQ-32B ने दोन्ही डोमेनमध्ये सातत्यपूर्ण कार्यप्रदर्शन सुधारणा दर्शविली. समाधानाच्या अचूकतेवर थेट प्रतिसादाद्वारे मार्गदर्शन केलेली ही पुनरावृत्ती प्रक्रिया अत्यंत प्रभावी ठरली.
गणित आणि प्रोग्रामिंगवर लक्ष केंद्रित केलेल्या प्रारंभिक RL टप्प्यानंतर, सामान्य क्षमता वाढवण्यासाठी एक नवीन RL टप्पा सादर करण्यात आला. या टप्प्यात प्रशिक्षणासाठी सामान्य रिवॉर्ड मॉडेल आणि नियम-आधारित व्हॅलिडेटरचा वापर केला गेला. परिणामांनी सूचित केले की सामान्य RL मधील अगदी कमी पायऱ्या पूर्वी प्रशिक्षित केलेल्या गणितीय आणि प्रोग्रामिंग कार्यांवर लक्षणीय परिणाम न करता एकूण क्षमता वाढवू शकतात. हे मॉडेलची अनुकूलता आणि मजबुती दर्शवते.
भविष्यातील दिशा: AI च्या क्षितिजांचा विस्तार
Qwen टीमने त्यांच्या भविष्यातील योजना देखील शेअर केल्या, “रीझनिंग क्षमता वाढवण्यासाठी मोठ्या प्रमाणात रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (RL) चा लाभ घेण्यासाठी Qwen चे हे पहिले पाऊल आहे. या प्रवासात, आम्ही केवळ RL च्या स्केलिंगची प्रचंड क्षमता पाहिली नाही तर प्री-ट्रेन्ड लँग्वेज मॉडेल्समधील न वापरलेल्या शक्यता देखील ओळखल्या. आम्ही Qwen ची पुढील पिढी विकसित करण्याच्या दिशेने काम करत असताना, आमचा विश्वास आहे की आणखी शक्तिशाली फाउंडेशन मॉडेल्सना RL सह एकत्रित करणे, स्केल्ड कॉम्प्युटेशनल रिसोर्सेसद्वारे समर्थित, आम्हाला आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI) साध्य करण्याच्या जवळ आणेल. शिवाय, आम्ही दीर्घकालीन रीझनिंग सक्षम करण्यासाठी एजंट्सना RL सह एकत्रित करण्याचा सक्रियपणे शोध घेत आहोत, ज्याचा उद्देश विस्तारित रीझनिंग वेळेद्वारे आणखी मोठी बुद्धिमत्ता अनलॉक करणे आहे.” सतत सुधारणा आणि संशोधनासाठी असलेली ही वचनबद्धता AI च्या सीमांना पुढे ढकलण्यासाठी टीमचे समर्पण दर्शवते.
समुदायाचा प्रतिसाद: QwQ-32B ला व्यापक प्रशंसा मिळाली
QwQ-32B च्या प्रकाशनाला व्यापक उत्साह आणि सकारात्मक प्रतिसाद मिळाला आहे. AI समुदाय, ज्यात Qwen च्या अनेक वापरकर्त्यांचा समावेश आहे, या नवीन मॉडेलच्या अनावरणाची आतुरतेने वाट पाहत होते.
अलीकडील DeepSeek बद्दलच्या उत्साहाने डिस्टिल्ड आवृत्तीच्या मर्यादांमुळे समुदायाची पूर्ण-विकसित मॉडेलसाठी असलेली पसंती दर्शविली. तथापि, 67.1B पॅरामीटर असलेल्या पूर्ण-विकसित मॉडेलमुळे विशेषतः मर्यादित संसाधने असलेल्या एज उपकरणांसाठी, স্থাপনার आव्हाने सादर झाली. Qwen-32B, त्याच्या लक्षणीयरीत्या कमी केलेल्या आकारासह, या समस्येचे निराकरण करते, ज्यामुळे व्यापक স্থাপनासाठी शक्यता खुल्या होतात.
एका वापरकर्त्याने टिप्पणी दिली, “हे कदाचित अजूनही मोबाईल फोनवर शक्य नाही, परंतु भरपूर RAM असलेले Macs ते हाताळू शकतील.” ही भावना QwQ-32B ला संसाधन-मर्यादित उपकरणांवर चालवण्याच्या संभाव्यतेबद्दल आशावाद दर्शवते.
दुसऱ्या वापरकर्त्याने थेट बिनयुआन हुई, जे अलीबाबाच्या टोंग्यी प्रयोगशाळेतील शास्त्रज्ञ आहेत, यांना संबोधित केले आणि आणखी लहान मॉडेल्स विकसित करण्याचे आवाहन केले. हे वाढत्या कॉम्पॅक्ट आणि कार्यक्षम AI मॉडेल्सची मागणी दर्शवते.
वापरकर्त्यांनी त्यांचे अनुभव देखील शेअर केले आहेत, मॉडेलच्या गती आणि प्रतिसादाची प्रशंसा केली आहे. एका वापरकर्त्याने एक प्रात्यक्षिक दाखवले, ज्यामध्ये QwQ-32B च्या जलद प्रक्रिया क्षमतांवर प्रकाश टाकण्यात आला.
ॲपल मधील मशीन लर्निंग संशोधक, अवनी हन्नून यांनी M4 Max वर QwQ-32B चे यशस्वी अंमलबजावणीची पुष्टी केली, त्याच्या प्रभावी गतीची नोंद घेतली. एका प्रमुख संशोधकाकडून मिळालेली ही मान्यता मॉडेलच्या कार्यक्षमतेच्या दाव्यांना अधिक बळकटी देते.
Qwen टीमने त्यांच्या अधिकृत चॅट इंटरफेस, Qwen Chat वर QwQ-32B ची पूर्वावलोकन आवृत्ती देखील उपलब्ध करून दिली आहे, ज्यामुळे वापरकर्त्यांना चाचणी आणि अभिप्राय देण्यासाठी प्रोत्साहित केले जात आहे. हा संवादात्मक दृष्टिकोन समुदायाच्या सहभागास प्रोत्साहन देतो आणि मॉडेलच्या क्षमतांचे वास्तविक-जगात मूल्यमापन करण्यास अनुमती देतो.
समुदायाद्वारे QwQ-32B चा जलद अवलंब आणि Ollama सारख्या लोकप्रिय साधनांमध्ये त्याचे एकत्रीकरण मॉडेलचे महत्त्व आणि प्रभाव दर्शवते. मजबूत कार्यप्रदर्शन, लहान मॉडेल आकार आणि रीइन्फोर्समेंट लर्निंगचा नाविन्यपूर्ण वापर यांचे संयोजन QwQ-32B ला मोठ्या भाषेच्या मॉडेल्सच्या क्षेत्रात एक मोठी प्रगती म्हणून स्थान देते. मॉडेलचे ओपन-सोर्स स्वरूप AI समुदायामध्ये सहयोग आणि नवकल्पनांना प्रोत्साहन देते, ज्यामुळे भविष्यातील प्रगतीचा मार्ग मोकळा होतो. व्यावहारिक उपयोजन आणि वास्तविक-जगातील अनुप्रयोगांवर लक्ष केंद्रित केल्याने QwQ-32B ची संशोधन सेटिंग्जच्या पलीकडे महत्त्वपूर्ण प्रभाव पाडण्याची क्षमता अधोरेखित होते, ज्यामुळे प्रगत AI क्षमता वापरकर्त्यांच्या आणि उपकरणांच्या विस्तृत श्रेणीमध्ये येतात. Qwen टीमचे चालू असलेले संशोधन आणि विकास प्रयत्न AGI च्या शोधात आणखी रोमांचक प्रगतीचे वचन देतात.