Yup, QwQ is CRACKED: Prompt Chaining with Qwen and QwQ reasoning model (Ollama + LLM)

Summary

В этом видео обсуждаются возможности и ограничения модели QWQ (Quinn with Questions), которая демонстрирует значительные достижения в области локальных моделей с reasoning. Несмотря на свою силу, модель имеет недостатки, такие как длительное время обработки и смешивание языков. Чтобы повысить эффективность, предлагается использовать метод цепочек подсказок: первая модель генерирует идеи, а затем другая модель извлекает финальный результат. Видео демонстрирует, как объединить QWQ с другими мощными моделями, улучшая результат и ускоряя процесс. Это открывает новые горизонты для использования локальных моделей и их интеграции в рабочие процессы.

Takeaways

• 😀 Модели Qdub (Quinn with Questions) могут быть мощными, но их использование затруднено из-за длительных циклов и проблем с качеством вывода.
• 😀 Основная проблема с Qdub заключается в том, что его вывод содержит внутренние размышления, что делает результат трудноиспользуемым без дополнительной обработки.
• 😀 Использование цепочек запросов (prompt chaining) позволяет извлечь полезный результат из моделей, таких как Qdub, за счет применения последовательных моделей для обработки вывода.
• 😀 Цепочки запросов работают следующим образом: выход одной модели используется в качестве ввода для другой модели, что позволяет получить более точный и быстрый результат.
• 😀 Пример использования цепочек запросов включает создание заголовков с использованием Qdub для генерации идей и модели Quinn 2.5 для извлечения чистых заголовков.
• 😀 Qdub (Quinn with Questions) имеет склонность к выводу китайского текста, что может быть исправлено путем явного указания языка.
• 😀 Несмотря на свою медлительность, Qdub полезен для таких задач, как планирование, проектирование и генерация контента, благодаря своей способности к рассуждениям.
• 😀 В видео демонстрируется использование моделей, таких как Qdub и 01 Mini, на локальном оборудовании, что позволяет ускорить процесс обработки данных.
• 😀 Скрипты на Python и TypeScript показывают, как можно создавать и применять цепочки запросов для обработки данных с использованием нескольких моделей.
• 😀 В будущем локальные модели, такие как Qdub, могут стать более популярными и полезными благодаря улучшению технологий и их доступности, снижая зависимость от крупных AI-компаний.

Q & A

Что такое qwq (Quinn with questions)?

qwq (Quinn with questions) — это модель, которая предлагает локальные возможности рассуждений, позволяя генерировать более сложные выводы, которые включают цепочку размышлений. Она может быть полезной для задач, требующих глубокой аналитики или планирования.

Какие проблемы возникают при использовании qwq?

Основные проблемы с qwq включают длительные вычисления из-за рекурсивных циклов, случайное использование китайского языка в выводах и слишком подробное отображение внутренних мыслей модели, что делает её выводы менее полезными в некоторых случаях.

Что такое цепочка промптов (prompt chaining) и как она решает проблемы моделей рассуждений?

Цепочка промптов (prompt chaining) позволяет использовать вывод одного промпта как ввод для следующего. Это помогает решить проблемы моделей рассуждений, таких как qwq, путем отделения промежуточных мыслей от окончательного вывода, делая его более понятным и полезным.

Как использовать цепочку промптов для улучшения вывода моделей?

Цепочка промптов используется для того, чтобы один модель сгенерировала основное содержание, а другая модель очистила этот вывод, извлекая полезную информацию и избавляясь от лишних мыслей и ошибок.

Какие модели используются в процессе цепочки промптов?

В процессе цепочки промптов могут использоваться такие модели, как qwq для генерации идей или аналитики, а затем более простые модели, например, Quin 2.5 или 01 Mini, для извлечения окончательных результатов.

Как квин 2.5 отличается от qwq в обработке вывода?

Модель Quin 2.5 не показывает внутренние размышления, что делает её выводы более прямыми и быстрыми. В отличие от неё, qwq генерирует длинные цепочки размышлений, что может замедлить процесс и усложнить понимание конечного результата.

Какие преимущества дает использование моделей на локальном устройстве, таких как qwq?

Использование локальных моделей, таких как qwq, дает преимущество в том, что они работают непосредственно на вашем устройстве, не требуя постоянного подключения к серверу или облачным вычислениям, что улучшает производительность и уменьшает зависимость от внешних сервисов.

Какие ограничения существуют при использовании локальных моделей как qwq?

Основные ограничения при использовании локальных моделей включают их медленную работу по сравнению с облачными моделями, возможность возникновения рекурсивных циклов, а также проблемы с качеством вывода, такие как случайное использование чуждого языка.

Как ускорить работу модели qwq?

Чтобы ускорить работу модели qwq, можно использовать цепочку промптов, где более простая модель извлекает итоговый результат из вывода qwq, что позволяет избежать обработки большого объема данных внутри модели и сокращает время отклика.

Как работает пример цепочки промптов с генерацией SEO заголовков?

В примере с генерацией SEO заголовков используется цепочка промптов, где первый промпт генерирует идеи заголовков, а второй промпт извлекает из этих идей финальные заголовки, улучшая их формат и соответствие требованиям, таким как уникальность и длина.