QwQ - LLM penalaran Alibaba yang mirip dengan ChatGPT o1

 (qwenlm.github.io)
6 poin oleh GN⁺ 2024-11-29 | 2 komentar | Bagikan ke WhatsApp
  • Apa itu QwQ
    • QwQ (Qwen with Questions) adalah model bahasa besar (LLM) yang dikembangkan oleh Alibaba, dengan performa kuat yang diklaim sebanding dengan ChatGPT-4
    • Berdasarkan filosofi mendasar untuk berpikir, bertanya, dan memahami secara mendalam, model ini menunjukkan kemampuan analisis yang unggul di berbagai bidang seperti matematika, pemrograman, dan pengetahuan umum
    • Model ini memiliki pendekatan untuk memperoleh wawasan mendalam dengan mengajukan pertanyaan kepada dirinya sendiri, meninjau asumsi, dan mengeksplorasi berbagai jalur penalaran
    • Sebagai pembelajar tahap awal, model ini memiliki beberapa keterbatasan, tetapi terus berkembang melalui ketidaksempurnaan tersebut

Fitur utama dan keunggulan

  • Kemampuan berpikir mendalam dan refleksi diri
    • Tidak berhenti pada sekadar menyelesaikan masalah, tetapi juga memeriksa logikanya sendiri selama proses penyelesaian untuk menemukan jawaban yang lebih baik
    • Memperkuat kemampuan menyelesaikan masalah kompleks melalui analisis menyeluruh dan proses tanya-jawab internal
  • Benchmark test yang membuktikan performa unggul
    • QwQ mencatat performa sangat baik di berbagai benchmark ketat, menunjukkan kemampuan pemecahan masalah yang kuat
    • GPQA: mencatat 65.2% pada benchmark tingkat lanjut yang mengevaluasi kemampuan menyelesaikan masalah ilmiah
    • AIME: mencapai 50.0% pada AIME, yang menguji penyelesaian soal matematika tingkat SMA
    • MATH-500: mencatat 90.6% pada pengujian yang mencakup beragam soal matematika
    • LiveCodeBench: mencapai 50.0% pada tes yang mengevaluasi penyelesaian masalah coding dunia nyata

Keterbatasan

  • Pencampuran dan perpindahan bahasa
    • Dapat menangani banyak bahasa, tetapi terkadang bahasa dalam respons bisa tercampur atau berpindah secara tidak terduga
  • Pola penalaran rekursif
    • Saat meninjau logika, ada kemungkinan terjebak dalam penalaran melingkar sehingga menghasilkan jawaban yang panjang
  • Pertimbangan keamanan dan etika
    • Saat model diterapkan, diperlukan langkah tambahan untuk menjamin keamanan dan keandalannya
  • Keterbatasan dalam akal sehat dan pemahaman bahasa
    • Meski unggul dalam pemecahan masalah teknis, masih ada ruang perbaikan dalam penalaran berbasis akal sehat dan pemahaman bahasa yang bernuansa

Makna dan nilai QwQ

  • Perbandingan dengan ChatGPT-4
    • QwQ adalah model bahasa besar yang sebanding dengan ChatGPT-4, dan sangat menonjol terutama dalam kemampuan menyelesaikan masalah matematika dan pemrograman
    • Dibangun berdasarkan kapabilitas teknologi Alibaba, QwQ memberikan jawaban yang lebih presisi melalui kemampuan analisis yang kuat dan refleksi diri
  • Pembelajaran dan perkembangan tanpa henti
    • QwQ bukan model yang sudah sepenuhnya final, melainkan model yang terus berkembang dan belajar
    • Dengan mengakui keterbatasan dan ketidaksempurnaannya sambil tetap bergerak ke arah yang lebih baik, QwQ menunjukkan potensinya sebagai model AI

Bacaan terkait

2 komentar

 
GN⁺ 2024-11-29
Komentar Hacker News
  • Seorang pengguna merasa takjub saat melihat proses AI menyelesaikan soal topologi yang ia buat sendiri. Ia menganggap cara AI menyelesaikan masalah itu terasa manusiawi
    • Ia mengamati momen ketika AI memahami petunjuk yang diberikan
    • Ia berencana melakukan eksperimen dengan menjadikan GPT-4o berperan sebagai murid untuk menyelesaikan soal
  • Pengguna lain menyebutkan bahwa ia menjalankan AI melalui Ollama di Mac dan mendapatkan hasil yang bagus
    • Unduhan 20GB dapat dijalankan dengan cepat dan menunjukkan hasil yang baik pada prompt awal
  • QwQ dinilai mengesankan karena menunjukkan kemampuan menyelesaikan masalah reverse engineering dalam sekali jalan
    • QwQ menyelesaikan masalah yang sebelumnya hanya bisa dipecahkan oleh o1-preview dan o1-mini
  • Pada pertanyaan yang menanyakan jumlah huruf 'r' dalam 'strawberry', AI melakukan beberapa kali tebakan dan menghabiskan banyak sumber daya
    • Pada akhirnya AI memberikan jawaban yang benar, tetapi tidak efisien
  • Disebutkan bahwa versi awal AI sedang berada dalam proses pembelajaran, dan ada komentar tentang keindahan dari proses belajar itu
    • Saat AI diberi waktu untuk berpikir, pemahamannya terhadap matematika dan pemrograman menjadi lebih mendalam
  • Disebutkan bahwa menemukan pertanyaan yang tepat itu sulit
    • Sering kali pertanyaan yang diajukan terlalu mudah atau terlalu sulit
  • Proses AI dalam menyelesaikan soal mencari faktor prima ganjil terkecil dari 2019^8+1 dinilai mengesankan
  • Dinyatakan bahwa untuk menguji kemampuan penalaran nyata LLM, perlu digunakan soal matematika yang tidak ada dalam data pelatihannya
  • o1-preview sempat memberikan jawaban yang salah untuk pertanyaan contoh, tetapi akhirnya menemukan jawaban yang benar
  • Dibandingkan dengan R1-lite milik Deepseek, ada yang penasaran dengan ukurannya, sekaligus menyinggung namanya yang lucu