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QwQ-32B: 领略强化学习之力
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原文中文，约2700字，阅读约需7分钟。
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内容提要
大规模强化学习显著提升了语言模型的性能。新模型QwQ-32B拥有320亿参数，性能与6710亿参数的DeepSeek-R1相当。通过冷启动数据和多阶段训练，QwQ-32B在数学和编程等任务上持续提升，展示了强化学习在预训练模型中的有效性。
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关键要点
- 大规模强化学习（RL）可以显著提升模型性能，超越传统的预训练和后训练方法。
- 新模型QwQ-32B拥有320亿参数，其性能与6710亿参数的DeepSeek-R1相当。
- QwQ-32B集成了与Agent相关的能力，能够进行批判性思考并根据环境反馈调整推理过程。
- QwQ-32B在数学推理、编程能力和通用能力的基准测试中表现优异。
- 通过冷启动数据和多阶段训练，QwQ-32B在数学和编程任务上持续提升。
- 与传统奖励模型不同，QwQ-32B通过校验生成答案的正确性和代码执行来提供反馈。
- 在初始阶段的RL训练后，增加了针对通用能力的RL，发现其对其他能力的提升没有显著下降。
- QwQ-32B已在Hugging Face和ModelScope开源，采用Apache 2.0开源协议。
- 这一研究展示了大规模强化学习在预训练模型中的有效性，可能是通往通用人工智能的可行之路。
- 未来将继续探索将智能体与RL集成，以实现更高的智能和长时推理。
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