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我使用QwQ模型卡片提供的参数和32k的最大标记数对QwQ - 32b进行了评估。这对于稳定一些问题至关重要。我使用了带有付费模型的openrouter，它大多默认使用Groq。然而，在一些情况下，QwQ会陷入无限的‘嗯……’循环，或者尽管评估窗口很长，但仍然无法停止思维链（CoT）。在这种情况下，没有返回结果，提示失败。我特别在没有解决方案的逻辑问题上观察到这种行为（预期的答案应该是解释问题无解）。许多其他推理模型在这些问题上也有问题，但它们通常会终止并返回一个答案。尽管存在这些问题，QwQ设法击败了o3 - mini并且分数接近R1。误导性注意力（Misguided Attention）是一组挑战大型语言模型在存在误导性信息时推理能力的提示。它由经过轻微修改的著名逻辑问题和谜题组成。许多模型对这些问题过度拟合，因此会对未修改的问题给出响应。

讨论总结

原帖提到QwQ - 32B模型在评估时接近DeepSeek - R1，但存在无限循环的问题。评论中大家针对这些问题提出各种观点，包括模型的配置（如温度参数）是否合理、参考其他模型的解决经验、对问题原因的猜测（如Groq相关）以及多个解决问题的建议（如设置dry、提高重复惩罚等），还涉及到QwQ - 32B与o3 - mini的比较以及对OpenAI开源计划的追问等。整体氛围较为积极探索，大家都在努力为解决QwQ - 32B模型的问题出谋划策🧐

主要观点

  1. 👍 原帖作者使用了部分Qwen推荐配置进行评估
    • 支持理由：原帖作者按照推荐配置评估模型并分享结果，以稳定评估过程。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 降低温度可能有助于解决模型无限循环问题
    • 正方观点：ResearchCrafty1804根据经验认为温度可能需要更低，swagonflyyyy分享自己使用0.1的温度。
    • 反方观点：cpldcpu觉得降低温度打破循环有违直觉，应增加随机性（提高温度）。
  3. 💡 将dry设置为0.1可能解决QwQ - 32B的问题
    • 解释：参考小型DeepSeek模型类似问题的解决经验提出该建议。
  4. 💡 Groq有运行未声明量化模型的历史，但可能不会对32B模型这么做
    • 解释：评论者提及Groq的历史行为，但根据经验认为32B模型可能是自身存在问题。
  5. 💡 增加Rep pen能让模型在温度升高时更稳定
    • 解释：某评论者提出该观点，以解决“\n\nhmm…”等问题。

金句与有趣评论

  1. “😂 ResearchCrafty1804: Did you use the recommended configurations by Qwen? (Temperature = 0.6, TopP = 0.95, TopK = 20 - 40) It makes a huge difference.”
    • 亮点：强调了模型评估中推荐配置的重要性。
  2. “🤔 cpldcpu: That seems a bit counterintuitive? To break out of a loop I would expected to inject more randomness -> higher temperature?”
    • 亮点：提出与常规想法不同的观点，引发思考。
  3. “👀 qado: Loops can be easily fixed. Unsloth ver contain additional fixes too”
    • 亮点：简单直接地表明循环问题容易修复且Unsloth版本有额外修复。
  4. “😂 Dr_Karminski: Unsloth team sent me a blog link, explaining that the problem is related to the llama.cpp sampler configuration.”
    • 亮点：提供了QwQ - 32B问题与llama.cpp采样器配置有关的信息来源。
  5. “🤔 swagonflyyyy: I use 0.1 for this model. Try it out.”
    • 亮点：分享自己使用的温度参数并建议尝试。

情感分析

总体情感倾向为积极探索型，大家都在积极为解决QwQ - 32B模型的问题提供建议和思路。主要分歧点在于降低温度是否能解决模型无限循环的问题，原因是对于打破循环是增加随机性（提高温度）还是降低温度有不同的理解和经验。

趋势与预测

  • 新兴话题：Unsloth版本与QwQ - 32B模型循环问题的关系可能会引发后续讨论，因为目前存在不同的看法和疑惑。
  • 潜在影响：如果QwQ - 32B模型的问题得到解决，可能会对其在Misguided Attention Benchmark中的表现产生积极影响，也可能影响到与其他模型（如o3 - mini）的竞争关系。

详细内容：

标题：QwQ-32B 在 Misguided Attention Benchmark 中的表现及问题探讨

在 Reddit 上，一篇关于 QwQ-32B 在 Misguided Attention Benchmark 中表现的帖子引起了广泛关注。该帖子获得了众多评论和讨论。原帖作者称对 QwQ-32b 进行了评估，使用了 32k 最大令牌和 QwQ 模型卡提供的参数，还使用了 openrouter 的付费模型，但在一些情况下，QwQ 会陷入无限循环或无法停止推理，尤其在无解的逻辑问题上。尽管存在这些问题，QwQ 仍成功击败了 o3-mini，且接近 R1 的得分。

讨论焦点主要集中在如何解决 QwQ 出现的无限循环等问题。有人分享说使用推荐的配置（温度=0.6，TopP=0.95，TopK= 20-40）会有很大不同。也有人尝试过更低的温度，如 0.1。还有人提到增加重复惩罚、调整 rep pen 等方法可能有助于解决问题。

有人表示 Groq 有运行量化模型但未说明的历史，不过怀疑对于 32B 模型不会这样。有用户分享自己在运行 lineage-bench 时也注意到了类似问题。

Unsloth 团队还提供了一个博客链接，解释问题与 llama.cpp 采样器配置有关，并给出了解决步骤。

尽管大家提出了众多解决方案，但关于哪种方法最有效以及问题的根本原因仍存在争议。

总之，关于 QwQ-32B 的表现和问题，Reddit 上的讨论丰富多样，为解决相关问题提供了多种思路和方向。