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GN⁺: QwQ - ChatGPT o1과 유사한 알리바바의 추론 LLM

 (qwenlm.github.io)
6P by neo 7일전 | favorite | 댓글 2개
  • QwQ란 무엇인가
    • QwQ(Qwen with Questions)는 알리바바가 개발한 대규모 언어 모델(LLM)로, ChatGPT-4와 견줄 수 있는 강력한 성능을 자랑함
    • 생각하고 질문하며 깊이 이해하려는 본질적인 철학에 기반하여, 수학, 프로그래밍, 일반 지식 등 다양한 분야에서 뛰어난 분석력을 발휘함
    • 스스로 질문하고 가정을 검토하며 다양한 사고 경로를 탐구하여 깊은 통찰력을 얻으려는 태도를 가짐
    • 초기 단계의 학습자로서 일부 제한점을 가지고 있지만, 이러한 불완전함을 통해 지속적으로 발전함

주요 특징과 강점

  • 심화된 사고와 자기성찰 능력
    • 문제를 단순히 해결하는 데 그치지 않고, 해결 과정에서 스스로의 논리를 점검하며 더 나은 답을 찾음
    • 철저한 분석과 자문자답의 과정을 통해 복잡한 문제 해결 능력을 강화함
  • 탁월한 성능을 입증한 벤치마크 테스트
    • QwQ는 여러 엄격한 벤치마크에서 뛰어난 성능을 기록하며 강력한 문제 해결 능력을 보여줌
    • GPQA: 과학적 문제 해결 능력을 평가하는 고급 수준의 벤치마크에서 65.2% 기록
    • AIME: 고등학교 수준의 수학 문제 해결을 테스트하는 AIME에서 50.0% 달성
    • MATH-500: 다양한 수학 문제를 포함한 테스트에서 90.6% 기록
    • LiveCodeBench: 실생활 코딩 문제 해결을 평가하는 테스트에서 50.0% 달성

제한점

  • 언어 혼합 및 전환
    • 여러 언어를 처리할 수 있지만, 때로는 응답에서 언어가 혼합되거나 예기치 않게 전환될 수 있음
  • 재귀적 사고 패턴
    • 논리 검토 중 순환 논리에 빠질 가능성이 있어 긴 답변이 생성될 수 있음
  • 안전 및 윤리적 고려
    • 모델을 배포할 때는 안전성 및 신뢰성을 보장하기 위해 추가적인 조치가 필요함
  • 상식 및 언어 이해의 한계
    • 기술적인 문제 해결에서는 강점을 보이지만, 상식적인 추론과 미묘한 언어 이해에서는 개선 가능성이 있음

QwQ의 의미와 가치

  • ChatGPT-4와의 비교
    • QwQ는 ChatGPT-4에 견줄 만한 대규모 언어 모델로, 수학 및 프로그래밍 문제 해결 능력에서 특히 두각을 나타냄
    • 알리바바의 기술력을 기반으로 만들어진 QwQ는 강력한 분석력과 자기 성찰 능력을 통해 더욱 정교한 답변을 제공함
  • 끊임없는 학습과 발전
    • QwQ는 완전한 상태가 아닌, 지속적으로 발전하며 학습하는 모델임
    • 제한점과 불완전함을 인정하면서도 더 나은 방향으로 나아가려는 태도를 통해, AI 모델로서의 가능성을 증명함
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neo 7일전  [-]
Hacker News 의견
  • 한 사용자는 자신이 만든 위상수학 문제를 해결하는 AI의 과정을 보며 놀라움을 느낌. AI가 문제를 해결하는 과정이 인간적이라고 생각함
    • AI가 주어진 힌트를 이해하는 순간을 관찰함
    • GPT-4o를 학생 역할로 설정하여 문제를 해결하는 실험을 계획 중임
  • 다른 사용자는 Mac에서 Ollama를 통해 AI를 실행하며 좋은 결과를 얻었다고 언급함
    • 20GB 다운로드로 빠르게 실행되며 초기 프롬프트에서 좋은 결과를 보임
  • QwQ가 역공학 문제를 한 번에 해결하는 능력을 보여 인상적이라고 평가함
    • o1-preview와 o1-mini만이 해결할 수 있었던 문제를 해결함
  • 'strawberry'에서 'r'의 개수를 묻는 질문에 AI가 여러 번의 추측을 하며 많은 자원을 소모함
    • 최종적으로 정답을 제공했으나 비효율적이었음
  • AI의 초기 버전이 학습 과정에 있으며, 학습의 아름다움에 대해 언급함
    • AI가 시간을 갖고 고민할 때 수학과 프로그래밍에 대한 이해가 깊어짐
  • 적절한 질문을 찾는 것이 어려운 점을 언급함
    • 너무 쉽거나 어려운 질문을 하게 되는 경우가 많음
  • 2019^8+1의 가장 작은 홀수 소인수를 찾는 문제를 AI가 해결하는 과정이 인상적이라고 평가함
  • LLM의 실제 추론 능력을 테스트하기 위해 훈련 데이터에 없는 수학 문제를 사용해야 한다고 주장함
  • o1-preview가 예제 질문에 대한 잘못된 답을 제공했으나, 결국 올바른 답을 찾아냄
  • Deepseek의 R1-lite와 비교하여 크기를 궁금해하며, 재미있는 이름에 대해 언급함
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