Question 1

什麼是QwQ-32B？

Accepted Answer

Qwen/QwQ-32B 是一款先進的推理模型，專為文本生成而設計。它在解決複雜問題方面表現出色，能夠與最先進的模型競爭。

Question 2

QwQ-32B的特色是什麼？

Accepted Answer

* **模型類型**: 因果語言模型
* **參數數量**: 32.5B
* **層數**: 64
* **注意力頭數**: 40（Q）和8（KV）
* **上下文長度**: 支持高達131,072個標記

Question 3

QwQ-32B的使用案例有哪些？

Accepted Answer

* **文本生成**: 用於創建對話、故事或其他文本內容。
* **數學問題解決**: 能夠逐步推理並提供最終答案。
* **多選題回答**: 標準化回答格式，便於評估。

Question 4

如何使用QwQ-32B？

Accepted Answer

1. 使用最新版本的 transformers 庫。
2. 加載模型和標記器：
   ```python
   from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Qwen/QwQ-32B"
   model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype="auto", device_map="auto")
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
   ```
3. 準備提示並生成文本：
   ```python
   prompt = "如何計算單詞 \"strawberry\" 中的 r 的數量"
   messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
   text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
   model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)
   generated_ids = model.generate(**model_inputs, max_new_tokens=32768)
   response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
   print(response)
   ```

Question 5

Qwen/QwQ-32B 是什麼？

Accepted Answer

Qwen/QwQ-32B 是一款先進的推理模型，專為文本生成而設計。

Question 6

如何使用 Qwen/QwQ-32B？

Accepted Answer

您可以通過加載模型和標記器，然後準備提示來生成文本。

Question 7

這個模型的參數數量是多少？

Accepted Answer

Qwen/QwQ-32B 擁有 32.5B 的參數。