QwQ-32B “小身材大能量”,有哪些值得关注的技术亮点?
先进的模型架构:采用因果语言模型架构,具有 64 层 Transformer 结构,相比常见的模型层数更深,能够更好地处理复杂的语义关系和长序列数据。完整集成了 RoPE(旋转位置编码)、SwiGLU 激活函数、RMSNorm 层归一化和 Attention QKV 偏置等当前先进大模型的标准配置,这些技术的综合应用提升了模型的性能和稳定性。采用广义查询注意力机制,配置为 40 个查询头、8 个键值对头,优化了注意力机制的效率和性能,使模型能够更有效地捕捉文本中的关键信息。分阶段的训练方式:训练过程分为预训练、监督微调和强化学习三个阶段。强化学习又分为两个关键阶段,第一阶段在数学问题训练时使用专门的准确性验证器,编程任务通过代码执行服务器评估代码是否通过预定义测试用例,直接以答案正确性和代码可执行性为导向,有效提升模型在数学和编程方面的核心能力;第二阶段引入通用奖励模型和规则验证器进行训练,侧重通用能力增强,在提升通用能力的同时,不会显著降低第一阶段获得的数学和编程能力。低延迟和高吞吐量:参数量仅为 320 亿,相对较小的参数量带来了更低的延迟和更高的吞吐量。在相同硬件条件下,与大参数模型相比,QwQ-32B 在推理速度上具有天然优势,能够提供更快的响应时间和更高的并发处理能力,这使得它在实际应用中能够更高效地处理大量请求,满足实时性要求较高的场景需求。
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