QwQ-32Bとは何ですか？

Qwen/QwQ-32Bは、思考と推論が可能な最新の言語モデルです。このモデルは、従来の指示調整モデルと比較して、特に難しい問題において優れたパフォーマンスを発揮します。

QwQ-32Bの特徴は何ですか？

* **モデルタイプ**: 因果言語モデル * **パラメータ数**: 32.5B * **レイヤー数**: 64 * **コンテキスト長**: 最大131,072トークン * **トレーニングステージ**: 事前トレーニングと強化学習による微調整

QwQ-32Bの使用例は何ですか？

* **テキスト生成**: 自然な会話やストーリーの生成 * **数学問題の解決**: ステップバイステップでの解答提供 * **選択肢問題の回答**: 標準化された形式での回答

QwQ-32Bの使い方は？

1. **モデルとトークナイザーの読み込み**: ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name = "Qwen/QwQ-32B" model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) ``` 2. **プロンプトの設定**: ```python prompt = "イチゴの中に含まれる「r」の数は？" messages = [{"role": "user", "content": prompt}] ``` 3. **生成の実行**: ```python text = tokenizer.apply_chat_template(messages) model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device) generated_ids = model.generate(**model_inputs) response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0] print(response) ```