شرکت چینی علی‌بابا از جدیدترین مدل زبانی متن‌باز خود با نام QwQ-32B رونمایی کرده است. مدل هوش مصنوعی QwQ-32B علی‌بابا که ۳۲ میلیارد پارامتر دارد، با هدف بهبود توانایی در حل مسائل پیچیده، استدلال منطقی، ریاضیات و کدنویسی توسعه یافته است. علی‌رغم اندازه کوچکتر، QwQ-32B توانسته عملکردی نزدیک به مدل‌های بزرگی مانند DeepSeek-R1 با ۶۷۱ میلیارد پارامتر ارائه دهد، درحالی‌که تنها به ۲۴ گیگابایت حافظه GPU نیاز دارد. این مدل توانسته با وجود اندازه کوچکتر، به عملکردی نزدیک به مدل‌های غول‌پیکر مانند DeepSeek-R1 دست یابد.
مشخصات فنی مدل هوش مصنوعی QwQ-32B علی‌بابا
| ویژگی | جزئیات |
|---|---|
| تعداد پارامترها | ۳۲ میلیارد |
| تعداد لایه‌های ترنسفورمر | ۶۴ لایه |
| تکنیک‌های بهینه‌سازی | RoPE، SwiGLU |
| تعداد توکن‌های پردازشی | ۱۳۱,۰۷۲ |
| نوع معماری | Generalized Query Attention (GQA) |
| مراحل آموزش | پیش‌تمرین، تنظیم با نظارت، یادگیری تقویتی |
| حافظه مورد نیاز GPU | ۲۴ گیگابایت |
| دسترسی | متن‌باز (Apache 2.0) |
مدل هوش مصنوعی QwQ-32B علی‌بابا در برابر رقبا
این مدل نسخه پیشرفته‌تر QwQ است که علی‌بابا در نوامبر ۲۰۲۴ معرفی کرده بود تا بتواند با مدل o1-preview از OpenAI رقابت کند. در ادامه، مقایسه‌ای از QwQ-32B و مدل‌های دیگر را مشاهده می‌کنید:
| مدل | تعداد پارامترها | حافظه مورد نیاز GPU | عملکرد در حل مسائل پیچیده |
|---|---|---|---|
| QwQ-32B | ۳۲ میلیارد | ۲۴ گیگابایت | نزدیک به DeepSeek-R1 |
| DeepSeek-R1 | ۶۷۱ میلیارد | ۱۵۰۰ گیگابایت | بالا |
| o1-preview (OpenAI) | نامشخص | نامشخص | قدرتمند در استدلال و منطق |
مزایای مدل هوش مصنوعی QwQ-32B علی‌بابا
- عملکرد بالا در ریاضیات و کدنویسی
- موفقیت در آزمون‌های AIME، MATH و GPQA
- بهینه‌سازی با یادگیری تقویتی
- دو مرحله یادگیری:
- مرحله اول: تمرکز بر دقت در ریاضیات و برنامه‌نویسی
- مرحله دوم: بهبود توانایی‌های عمومی و درک دستورات انسانی
- دو مرحله یادگیری:
- حافظه کمتر، عملکرد بهتر
- با تنها ۲۴ گیگابایت حافظه GPU عملکردی نزدیک به DeepSeek-R1 دارد.
- متن‌باز و قابل استفاده در پروژه‌های تجاری
- تحت لایسنس Apache 2.0 در Hugging Face و ModelScope در دسترس است.
کاربردهای مدل هوش مصنوعی QwQ-32B علی‌بابا
این مدل با توجه به متن‌باز بودن و بهره‌مندی از استدلال پیشرفته، می‌تواند در حوزه‌های مختلف مورد استفاده قرار گیرد:
✅ تحلیل داده خودکار
✅ توسعه نرم‌افزار و کدنویسی
✅ مدل‌سازی مالی
✅ اتوماسیون خدمات مشتری
این مدل از طریق سرویس Qwen Chat نیز در دسترس کاربران قرار دارد. تیم Qwen با توسعه مداوم این مدل، در تلاش است مسیر دستیابی به هوش عمومی مصنوعی (AGI) را هموار سازد.
نگرانی‌ها و چالش‌های احتمالی
برخی کاربران ممکن است درباره امنیت و سوگیری مدل‌های وابسته به علی‌بابا نگرانی داشته باشند. بااین‌حال، عرضه این مدل در Hugging Face امکان دانلود و استفاده آفلاین را فراهم کرده که این نگرانی‌ها را کاهش می‌دهد.
کلام آخر
مدل هوش مصنوعی QwQ-32B علی‌بابا توانسته با وجود اندازه کوچکتر، به عملکردی نزدیک به مدل‌های غول‌پیکر مانند DeepSeek-R1 دست یابد. این مدل با بهره‌گیری از یادگیری تقویتی و معماری بهینه‌شده، گزینه‌ای جذاب برای توسعه‌دهندگان، شرکت‌های فناوری و حتی پروژه‌های تجاری است. به لطف متن‌باز بودن و دسترسی از طریق ModelScope و Hugging Face، استفاده از این مدل برای طیف وسیعی از کاربردها امکان‌پذیر شده است.
آیا شما این مدل را برای پروژه‌های خود مفید می‌دانید؟ نظرات خود را با ما به اشتراک بگذارید!