使用场景

研究人员使用QwQ-32B-Preview模型进行学术论文的自动摘要生成。

开发者利用该模型开发聊天机器人，提供更自然的语言交互体验。

教育机构使用QwQ-32B-Preview模型辅助教学，生成教学材料和解答学生问题。

产品特色

支持文本生成：QwQ-32B-Preview模型能够生成文本，适用于聊天、问答等多种场景。

多语言混合和代码切换：模型可能会在不同语言之间意外切换，影响响应清晰度。

循环推理模式：模型可能会进入循环推理模式，导致回答冗长且无结论。

安全性和伦理考量：模型需要增强的安全措施以确保可靠和安全的性能。

性能和基准测试限制：模型在数学和编程方面表现出色，但在其他领域如常识推理和语言理解方面有待提高。

全32,768个token的上下文长度：模型能够处理较长的文本输入，适用于复杂任务。

使用教程

1. 访问Hugging Face网站并搜索QwQ-32B-Preview模型。

2. 根据页面提供的代码片段，导入必要的库和模块。

3. 使用AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer从预训练模型加载模型和分词器。

4. 准备输入提示，例如“How many r in strawberry”，并将其封装成系统和用户的消息。

5. 使用tokenizer的apply_chat_template方法处理消息，并生成模型输入。

6. 将生成的输入传递给模型，并设置max_new_tokens参数以控制生成文本的长度。

7. 模型生成文本后，使用tokenizer的batch_decode方法将生成的ID转换回文本。

8. 输出最终的文本响应，可以是聊天回复或其他文本生成任务的结果。