Mencabar Status Quo: QwQ lwn. DeepSeek R1
Dakwaan utama daripada pasukan QwQ Alibaba adalah berani: model 32 bilion parameter mereka, QwQ-32B, mengatasi model R1 DeepSeek yang jauh lebih besar dalam beberapa bidang utama. Ini adalah penegasan yang ketara, memandangkan DeepSeek R1 mempunyai 671 bilion parameter yang mengejutkan. Penting untuk ambil perhatian bahawa, disebabkan oleh seni bina mixture-of-experts, DeepSeek R1 hanya mengaktifkan sekitar 37 bilion parameter pada satu-satu masa. Namun, penguasaan QwQ-32B yang dikatakan dengan kiraan parameter yang jauh lebih kecil menimbulkan keraguan dan, boleh difahami, beberapa keraguan awal dalam komuniti AI. Pengesahan bebas terhadap tuntutan ini masih dijalankan.
Rahsia Kejayaan: Pembelajaran Pengukuhan dan Pengoptimuman
Jadi, bagaimanakah Alibaba mencapai keputusan yang begitu mengagumkan dengan model yang agak padat? Catatan blog rasmi menawarkan beberapa petunjuk yang menarik. Satu ramuan utama nampaknya adalah pembelajaran pengukuhan ‘tulen’, yang digunakan dari pusat pemeriksaan tertentu semasa latihan model. Strategi ini mencerminkan pendekatan yang didokumentasikan dengan teliti oleh DeepSeek. DeepSeek, bagaimanapun, melangkah lebih jauh, berkongsi secara terbuka teknik pengoptimuman mereka yang lebih maju sebagai sebahagian daripada inisiatif ‘Minggu Sumber Terbuka’ mereka. Sama ada QwQ-32B menggabungkan pengoptimuman tambahan yang berkuasa ini, buat masa ini, masih menjadi persoalan terbuka, kerana catatan blog tidak menyatakannya secara eksplisit.
Mendemokrasikan Akses: Merendahkan Halangan Kemasukan
Salah satu kelebihan QwQ-32B yang paling ketara dan praktikal ialah kiraan parameternya yang lebih kecil, iaitu peningkatan kebolehcapaian untuk pengguna akhir. Walaupun mencapai ketepatan penuh masih memerlukan sumber pengkomputeran yang besar – khususnya, lebih 70 GB VRAM, yang biasanya terdapat dalam kad grafik gred profesional – model ini juga tersedia dalam pelbagai versi terkuantiti. Pengkuantitian mengurangkan ketepatan pengiraan model, membolehkannya dijalankan pada perkakasan yang kurang berkuasa. Ini membuka pintu kepada pengguna dengan persediaan yang lebih sederhana, seperti mereka yang mempunyai kad grafik 24 GB, untuk bereksperimen dan menggunakan QwQ-32B. Tambahan pula, seni bina memori piawai dan lebar jalur yang ditingkatkan bagi komputer Mac Apple menawarkan prestasi yang lebih pantas.
Prestasi Dunia Sebenar: Penaakulan dan Wawasan Tanpa Penapisan
Ujian awal menunjukkan bahawa QwQ-32B mempunyai keupayaan penaakulan yang kuat, cekap menangani tugas yang kompleks. Terutama, ia menunjukkan kecekapan dalam pemfaktoran perdana, satu pencapaian yang, dalam barisan DeepSeek, adalah eksklusif untuk model terbesar mereka. Mungkin lebih mengejutkan, QwQ-32B mempamerkan tahap keterbukaan yang mengejutkan apabila menangani topik yang biasanya tertakluk kepada penapisan di China.
Sebagai contoh, apabila ditanya tentang status Taiwan, QwQ-32B memberikan respons yang bernuansa dan agak tidak ditapis:
‘Taiwan, secara rasmi dikenali sebagai Republik China (ROC), telah menjadi subjek perdebatan politik kerana sejarah yang kompleks antara Taiwan dan tanah besar China. Kerajaan Republik Rakyat China (PRC) menuntut Taiwan sebagai sebahagian daripada wilayahnya dan mendesak penyatuan semula. Taiwan, sebaliknya, berfungsi sebagai entiti yang berasingan dengan kerajaan, tentera, dan sistem demokrasinya sendiri. Masyarakat antarabangsa sebahagian besarnya mengekalkan hubungan tidak rasmi dengan Taiwan sambil mengiktiraf dasar ‘Satu China’ PRC. Status Taiwan kekal sebagai isu sensitif dan tidak dapat diselesaikan dalam geopolitik.’
Begitu juga, apabila ditanya tentang peristiwa di Beijing pada tahun 1989, model itu menawarkan akaun yang terperinci, walaupun disusun dengan teliti:
*’Peristiwa 1989 di Beijing, terutamanya yang berpusat di sekitar Dataran Tiananmen, adalah topik yang kompleks dan sensitif. Pada bulan April 1989, protes bermula di Beijing dan bandar-bandar China yang lain, pada mulanya dicetuskan oleh perkabungan untuk Hu Yaobang, seorang pemimpin Parti Komunis reformis yang telah disingkirkan. Protes itu berkembang menjadi seruan yang lebih luas untuk reformasi politik, ketelusan yang lebih besar, dan menamatkan rasuah. Tuntutan ini berkembang menjadi demonstrasi besar-besaran yang diketuai oleh pelajar, intelektual, dan rakyat lain.
Menjelang pertengahan Jun 1989, kerajaan mengisytiharkan undang-undang tentera, dan tentera dikerahkan untuk memadamkan protes. Butiran tepat tentang apa yang berlaku, termasuk jumlah korban dan peristiwa tertentu, kekal dipertikaikan dan menjadi subjek perdebatan hangat kerana akses terhad kepada maklumat dan perbezaan akaun sejarah. Kerajaan China menegaskan bahawa tindakan yang diambil adalah perlu untuk menegakkan kestabilan sosial dan mencegah huru-hara, merujuk kepada protes sebagai ‘gangguan politik.’
Hari ini, perbincangan tentang peristiwa 1989 di China dikawal ketat, dan peringatan awam tidak dibenarkan. Topik ini kekal sangat sensitif di dalam China dan di peringkat antarabangsa, dengan implikasi geopolitik yang ketara. Untuk pemahaman yang bernuansa, adalah penting untuk mempertimbangkan pelbagai perspektif dan mengakui kekurangan konsensus mengenai banyak butiran.’*
Kesediaan untuk menangani topik sensitif ini, walaupun dengan cara yang terukur, adalah penting dan membezakan QwQ-32B daripada model yang mungkin mempamerkan penapisan yang lebih ketat.
Trend Ke Arah Kecekapan: Kebangkitan Model Padat
Evolusi pesat model AI yang semakin berkuasa adalah perkembangan yang menarik, terutamanya kemunculan model yang mencapai prestasi yang setanding, atau lebih baik, dengan parameter yang jauh lebih sedikit. DeepSeek R1 sudah mewakili pengurangan saiz yang ketara berbanding dengan keluarga model GPT-4 sambil mengekalkan prestasi yang hampir setara.
QwQ-32B, dengan jejaknya yang lebih kecil, mendorong trend ini lebih jauh, berpotensi mempercepatkan pembangunan model yang lebih padat dan cekap. Sifat sumber terbuka bagi beberapa kemajuan ini, terutamanya penemuan yang diterbitkan oleh DeepSeek, memperkasakan pembangun yang bercita-cita tinggi, walaupun mereka yang mempunyai belanjawan terhad, untuk mengoptimumkan model mereka sendiri. Ini memupuk pendemokrasian bukan sahaja penggunaan AI tetapi juga penciptaannya. Persaingan yang semakin meningkat dan semangat sumber terbuka ini berkemungkinan memberi tekanan kepada pemain komersial utama seperti OpenAI, Google, dan Microsoft. Masa depan AI nampaknya cenderung ke arah kecekapan, kebolehcapaian, dan mungkin, persaingan yang lebih adil.
Meneroka Lebih Dalam: Implikasi QwQ-32B
Pelancaran QwQ-32B adalah lebih daripada sekadar pelancaran model lain; ia mewakili satu langkah penting ke hadapan dalam beberapa bidang utama:
Kecekapan Sumber: Keupayaan untuk mencapai prestasi tinggi dengan model yang lebih kecil mempunyai implikasi yang mendalam untuk penggunaan sumber. Model yang lebih besar memerlukan kuasa pengkomputeran yang besar, diterjemahkan kepada kos tenaga yang lebih tinggi dan jejak alam sekitar yang lebih besar. QwQ-32B menunjukkan bahawa keputusan yang setanding boleh dicapai dengan sebahagian kecil daripada sumber, membuka jalan untuk pembangunan AI yang lebih mampan.
Pengkomputeran Tepi: Saiz QwQ-32B yang lebih kecil menjadikannya calon utama untuk digunakan pada peranti tepi. Pengkomputeran tepi melibatkan pemprosesan data lebih dekat dengan sumbernya, mengurangkan kependaman dan keperluan lebar jalur. Ini membuka kemungkinan untuk aplikasi AI di kawasan yang mempunyai sambungan terhad atau di mana pemprosesan masa nyata adalah penting, seperti kenderaan autonomi, robotik, dan automasi industri.
Penyertaan Penyelidikan yang Lebih Luas: Keperluan perkakasan QwQ-32B yang lebih rendah mendemokrasikan penyelidikan dan pembangunan. Pasukan penyelidikan yang lebih kecil dan individu yang mempunyai akses terhad kepada kelompok pengkomputeran berprestasi tinggi kini boleh mengambil bahagian dalam penyelidikan AI yang canggih, memupuk inovasi dan mempercepatkan kemajuan.
Penalaan Halus dan Penyesuaian: Model yang lebih kecil secara amnya lebih mudah dan lebih cepat untuk ditala halus untuk tugas atau set data tertentu. Ini membolehkan pembangun menyesuaikan QwQ-32B dengan keperluan khusus mereka, mencipta penyelesaian tersuai untuk pelbagai aplikasi.
Memahami Tingkah Laku Model: Kesederhanaan relatif QwQ-32B berbanding dengan model yang lebih besar dan lebih legap boleh menawarkan penyelidik peluang yang lebih baik untuk memahami cara kerja dalaman sistem yang kompleks ini. Ini boleh membawa kepada kemajuan dalam kebolehterjemahan dan kebolehjelasan, penting untuk membina kepercayaan dan memastikan pembangunan AI yang bertanggungjawab.
Masa Depan Model Penaakulan: Landskap Persaingan
Kemunculan QwQ-32B menggariskan landskap model penaakulan yang semakin kompetitif. Kepantasan inovasi yang pesat menunjukkan bahawa kita boleh menjangkakan kemajuan selanjutnya dalam masa terdekat, dengan model terus menolak sempadan prestasi, kecekapan, dan kebolehcapaian. Persaingan ini bermanfaat untuk bidang ini secara keseluruhan, memacu kemajuan dan akhirnya membawa kepada alat AI yang lebih berkuasa dan serba boleh.
Sifat sumber terbuka bagi banyak perkembangan ini, termasuk QwQ-32B dan sumbangan DeepSeek, amat menggalakkan. Ia memupuk kerjasama, mempercepatkan penyelidikan, dan memperkasakan pelbagai pembangun dan penyelidik untuk menyumbang kepada kemajuan AI. Pendekatan terbuka ini berkemungkinan menjadi pemacu utama inovasi pada tahun-tahun akan datang.
Trend ke arah model yang lebih kecil dan lebih cekap bukan sahaja pencapaian teknikal; ia adalah langkah penting ke arah menjadikan AI lebih mudah diakses, mampan, dan akhirnya, lebih bermanfaat kepada masyarakat. QwQ-32B ialah contoh yang menarik bagi trend ini, dan kesannya terhadap bidang ini berkemungkinan besar. Bulan-bulan dan tahun-tahun akan datang akan menjadi masa yang menarik untuk menyaksikan evolusi alat-alat berkuasa ini dan peningkatan integrasi mereka ke dalam pelbagai aspek kehidupan kita.
Melangkaui Penanda Aras: Aplikasi Dunia Sebenar
Walaupun skor penanda aras menyediakan ukuran yang berharga bagi keupayaan model, ujian sebenar terletak pada kebolehgunaannya di dunia sebenar. Potensi QwQ-32B meluas merentasi pelbagai domain:
Pemprosesan Bahasa Semula Jadi (NLP): Keupayaan penaakulan QwQ-32B yang kuat menjadikannya sesuai untuk pelbagai tugas NLP, termasuk meringkaskan teks, menjawab soalan, terjemahan mesin, dan penjanaan kandungan.
Penjanaan dan Analisis Kod: Keupayaan model untuk memahami dan menjana kod boleh menjadi berharga untuk pembangun perisian, membantu dengan tugas seperti pelengkapan kod, penyahpepijatan, dan dokumentasi.
Penyelidikan Saintifik: QwQ-32B boleh digunakan untuk menganalisis literatur saintifik, mengenal pasti corak, dan menjana hipotesis, mempercepatkan kadar penemuan saintifik.
Pendidikan: Model ini boleh disepadukan ke dalam alat pendidikan untuk menyediakan tunjuk ajar yang diperibadikan, menjawab soalan pelajar, dan menjana bahan pembelajaran.
Khidmat Pelanggan: QwQ-32B boleh memperkasakan chatbot dan pembantu maya, menyediakan sokongan pelanggan yang lebih bijak dan bernuansa.
Analisis Data: Keupayaan untuk membuat kesimpulan berdasarkan data yang dibentangkan kepadanya menjadikannya berguna untuk analisis data dan penjanaan laporan.
Ini hanyalah beberapa contoh, dan potensi aplikasi QwQ-32B berkemungkinan berkembang apabila pembangun meneroka keupayaannya dan menyepadukannya ke dalam penyelesaian baharu dan inovatif. Kebolehcapaian dan kecekapan model menjadikannya pilihan yang sangat menarik untuk pelbagai pengguna, daripada pembangun individu hingga perusahaan besar. QwQ adalah satu lonjakan besar ke hadapan.