نویسنده (ها): MD rafsun شیخ
در ابتدا منتشر شده در به سمت هوش مصنوعیبشر
این داستان فقط عضو بر ما است. برای دسترسی به همه رسانه ها ارتقا دهید.
آیا تا به حال آرزو کرده اید که بتوانید یک مدل AI با مغز بزرگ را در یک مجموعه جمع و جور تر قرار دهید-چیزی که به مزرعه سرور عظیم یا یک کیف پول بی انتها احتیاج ندارد؟ این دقیقاً همان جایی است که QWQ-32B وارد صحنه می شود. این یک دستگاه لاغر و متوسط حل مسئله است که به طرز شگفت آور در برابر مدعیان سنگین وزن مانند Deepseek-R1 به خوبی رقابت می کند. این مکالمه در مورد “تجزیه و تحلیل عملکرد بین QWQ-32B و Deepseek-R1 و نحوه اجرای QWQ-32B به صورت محلی در دستگاه شما” در حال پر جنب و جوش است.
در دنیایی که در حال ترکیدن است مدل های بزرگ زبان، آسان است که فرض کنید که بزرگتر همیشه به معنای بهتر است. اما QWQ-32B این فرض را با سبک رد می کند. با تنها 32 میلیارد پارامتر ، آن را بالاتر از کلاس وزن خود مشت می کند و با Deepseek-R1 به پا می رود-یک مدل پارامتری ماموت 671 میلیارد. آماده شیرجه رفتن هستید؟ بیایید پیچیدگی های این دو شگفتی هوش مصنوعی را کشف کنیم ، ببینیم که چگونه عملکرد آنها را جمع می کنند و یاد می گیریم که چگونه QWQ-32B را در دستگاه محلی خود اجرا کنید.
مقاله در بخش های زیر بیان شده است:
مقدمه درک QWQ-32B 2.1 ویژگی های کلیدی QWQ-32B 2.1.1 بهینه سازی یادگیری تقویت 2.1.2 قابلیت های پیشرفته ریاضی و کدگذاری 2.1.3 دستورالعمل پیشرفته به دنبال 2.1.4 استدلال مبتنی بر عامل 2.1.5 طول زمینه گسترده … وبلاگ کامل را به صورت رایگان در رسانه بخوانیدبشر
منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی