陶哲轩:通义千问QwQ奥数真厉害,开源大模型顶流

QwQ 具有神奇的推理能力。 一个刚发布两天的开源模型,正在 AI 数学奥林匹克竞赛 AIMO 上创造新纪录。 本周五,知名数学家、加州大学洛杉矶分校教授、菲尔茨奖得主陶哲轩(Terence Tao)介绍了第二届 AIMO 竞赛的最新进展。

QwQ 具有神奇的推理能力。

一个刚发布两天的开源模型,正在 AI 数学奥林匹克竞赛 AIMO 上创造新纪录。

本周五,知名数学家、加州大学洛杉矶分校教授、菲尔茨奖得主陶哲轩(Terence Tao)介绍了第二届 AIMO 竞赛的最新进展。比赛在数据竞赛平台 Kaggle 上已经持续了一个月,现在有队伍快要触发「Early Sharing Prize」的门槛了。

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Early Sharing Prize 是为了鼓励 AIMO 参赛者在比赛早期分享高分模型经验设立的奖项,需要选手在竞赛中第一个获得 20/50 分,且公开自己的 notebook,奖金为额外的两万美元。

据陶哲轩介绍,就在不到一天前有参赛团队使用 QwQ-32B 的特定实例已经拿到了 18/20 的成绩,该模型似乎比之前的开源模型在解决数学竞赛问题方面表现得更好。

今年 7 月,陶哲轩在国际数学奥赛 IMO 上给第一届 AIMO 的获奖团队进行了颁奖,分享了自己对 AI 在数学研究中应用范式的思考,也打响了 AIMO 竞赛的名声。

AI 数学奥林匹克竞赛 AIMO 的初衷是让参与者使用 AI 模型解决国际数学难题,这将有助于推动人工智能模型的数学推理能力,并促进前沿知识的发展。

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由于大模型技术的快速进步,人们对 AI 解决数学问题的能力寄予厚望,第一届 AIMO 的获奖队伍分获了 104.8 万美元的奖金,而现在第二届,奖池已经上升到了 211.7 万美元。

AIMO 竞赛要求参赛团队公开发布其代码、方法、数据和模型参数。刚刚结束的第一届比赛里大家使用的模型各不相同,包括 Mixtral 8x7b、Gemma、Llama 3 等等,有的来自大厂,有的来自 AI 创业公司,呈现百花齐放的态势。

而到了这一届,现在似乎已经变成了 Qwen 系列在刷屏,其他模型偶尔出现:

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刚刚发布的 QwQ,还在把开源大模型推向新的高度。

QwQ 的能力也并不仅限于奥数这一个方面,最近社交网络上也有不少人在夸它的推理能力。

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HuggingFace 的产品设计人员也表示:测试了一下 QwQ,结果令人惊叹:

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有人说,QwQ 就是一个在冉冉升起的新神,虽然有时仍会出错,但令人着迷的就是它的推理路径,就像给 o1 再来一个巨大的加号。

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更有趣的是,有人发现这个模型用于思考的原生语言似乎是中文:

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难不成这就是 QwQ 逻辑能力强大的原因之一?无论如何,开源大模型领域的风向,似乎已经变了。

11 月 28 日,阿里云通义团队发布了全新 AI 推理模型 QwQ-32B-Preview,并同步开源。评测数据显示,预览版本的 QwQ 已展现出研究生水平的科学推理能力,在数学和编程方面表现尤为出色,整体推理水平比肩 OpenAI 的 o1。

  • HuggingFace 开源地址:https://huggingface.co/Qwen/QwQ-32B-Preview

  • HuggingFace Space 体验:https://huggingface.co/spaces/Qwen/QwQ-32B-preview

 

据介绍,QwQ(Qwen with Questions)是通义千问 Qwen 大模型最新推出的实验性研究模型,也是阿里云首个开源的 AI 推理模型。阿里云通义千问团队研究发现,当模型有足够的时间思考、质疑和反思时,其对数学和编程的理解就会深化。基于此,QwQ 取得了解决复杂问题的突破性进展。

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在考察科学问题解决能力的 GPQA 评测集上,QwQ 获得了 65.2% 的准确率,具备研究生水平的科学推理能力;在涵盖综合数学主题的 AIME 评测中,QwQ 以 50% 的胜率证明其拥有解决数学问题的丰富技能;在全面考察数学解题能力的 MATH-500 评测中,QwQ 斩获 90.6% 的高分,一举超越了 o1-preview 和 o1-mini;在评估高难度代码生成的 LiveCodeBench 评测中,QwQ 答对一半的题,在编程竞赛题场景中也有出色表现。

 

另外当面对复杂问题时,QwQ 展现了深度自省的能力,会质疑自身假设,进行深思熟虑的自我对话,并仔细审视其推理过程的每一步。

比如,在经典智力题「猜牌问题」中,QwQ 会通过梳理各方对话并推演现实情况,它像个擅长思考的人一样,能揣摩「这句话有点 tricky」,反思「等一下,也许我需要更仔细地思考」,最终分析得出正确答案,这似乎是以前没有 AI 能做到的事情。

 

面对目前高涨的热度,通义团队表示,尽管 QwQ 展现了强大的分析能力,但该模型仍是个供研究的实验型模型,存在不同语言的混合使用、偶有不恰当偏见、对专业领域问题不了解等局限。随着研究深入模型迭代,这些问题将逐步得到解决。

参考内容:

https://mathstodon.xyz/@tao/113568284621180843

https://www.kaggle.com/competitions/ai-mathematical-olympiad-progress-prize-2/leaderboard

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