核心技術：Qwen 的架構創新與歷史演進
Qwen（通義千問）系列模型是阿里巴巴在大型語言模型（LLM）領域的代表作。其核心架構以 Transformer 為基礎，但持續在細節上進行創新。從早期的 Qwen-1.5 到最新的 Qwen-2，模型的發展軌跡體現了對效率與性能的追求。Qwen-1.5 採用了 SwiGLU 激活函數、**分組查詢注意力（GQA）**與 **Rotary 位置編碼（RoPE）**等技術，旨在提升運算效率。而 Qwen-2 則更進一步，導入了與 Llama 3 類似的架構，並將 GQA 應用於所有模型尺寸，大幅提升了推論時的記憶體頻寬利用率，同時優化了資料處理流程，確保模型能從海量高品質資料中有效學習。
訓練資料與多語言能力：卓越性能的基石
Qwen 模型的卓越性能，根植於其龐大且高品質的訓練資料集。這個資料集包含超過 3 萬億（Trillion）Token，涵蓋了中、英、俄、法、西、德等數十種語言。特別是針對中文資料的深度優化，讓 Qwen 在中文語境的理解和生成方面表現出色。這種大規模、多語言的訓練，賦予了 Qwen 強大的通用性與跨語言能力，使其在全球範圍內的應用都具備競爭力。
優化的分詞器：高效處理多國語言的關鍵
Qwen 採用了專為其多語言資料集設計的分詞器（Tokenizer），其詞彙表（Vocabulary）大小為 151,851。這個分詞器能高效處理多達 27 種語言，並且對中文字元進行了特別最佳化。相較於其他模型，Qwen 的分詞器能以較少的 Token 表示更長的中文文本，這不僅提升了模型的處理效率，也降低了推論時的運算成本，是其在多語言應用中脫穎而出的關鍵技術之一。
模型蒸餾與高效能部署：從雲端到邊緣的全方位佈局
Qwen 透過模型蒸餾（Model Distillation）技術，將其強大的能力從大型模型轉移到較小的模型上。例如，Qwen-7B 能夠在許多任務上逼近甚至超越參數更大的競爭對手。這使得 Qwen 可以在多種硬體環境下高效運行，從雲端伺服器到個人電腦，甚至邊緣設備。此外，Qwen 也提供了多種量化版本（如 INT4、INT8），進一步降低了模型部署的記憶體需求與運算成本，為技術的普惠化提供了可能。
Qwen-7B 在整個 AI 生態中，經常被當作**模型蒸餾的「學生模型」**來使用。
- Qwen-7B 的原生能力：它是一個獨立訓練的通用模型，在中文理解、多語言處理、程式碼和數學等方面表現出色。
- Qwen-7B 在蒸餾中的角色：由於其輕量化且高效的架構，許多開源社群和研究者會利用它作為基礎，透過模型蒸餾技術，從其他更強大的教師模型（如 DeepSeek-R1）那裡，額外學習特定的高階能力，例如更精準的邏輯推理。
1. 訓練資料集生成：教師模型的大規模自產數據
這一步是蒸餾的靈魂。研究團隊並非使用一般的公開資料集，而是讓 DeepSeek-R1（教師模型）自行產生大量的高品質、有結構的資料。
- 任務與提示詞設計：研究人員精心設計了大量的提示詞（prompts），這些提示詞涵蓋了數學、邏輯推理、程式碼生成等高難度任務。例如，「請解這道微積分題，並詳細寫出每一步驟」、「寫一個 Python 函數，實現…功能」。
- 思考鏈（Chain of Thought, CoT）生成：DeepSeek-R1 在處理這些提示詞時，會被引導產生詳細的思考過程。這個過程包含了它如何逐步分析問題、得出中間結論，直到最終答案。這個「思考過程」比單純的答案更有價值，因為它包含了模型的推理邏輯。
- 資料過濾與清洗：產生的數據會經過自動化的品質過濾，移除那些答案錯誤或推理過程不夠清晰的樣本，確保學生模型只學習到最優質的知識。
2. 監督式微調（Supervised Fine-Tuning, SFT）：精準學習教師模型的行為
有了 DeepSeek-R1 產生的海量 CoT 資料集後，接下來就是訓練 Qwen-7B（學生模型）的階段。
- 單輪次或多輪次對話格式：訓練數據會被格式化為單輪或多輪的對話格式，包含用戶的提示詞、DeepSeek-R1 產生的思考過程，以及最終的答案。
- 損失函數（Loss Function）設計：訓練的目標是最小化 Qwen-7B 的輸出與 DeepSeek-R1 輸出的差異。這裡的「輸出」不僅僅是最終答案，還包括了整個思考鏈。這使得 Qwen-7B 學習到的不僅是答案，更是 DeepSeek-R1 的推理模式。
- 高效能硬體與軟體：這一步需要強大的 GPU 集群來進行訓練。通常會使用 PyTorch、TensorFlow 等深度學習框架，並搭配高效的訓練技巧，如梯度累計（Gradient Accumulation）、**分散式訓練（Distributed Training）**等，以處理龐大的數據集。
3. 模型評估與驗證：確保知識轉移的有效性
在微調完成後，需要對蒸餾後的模型進行嚴格的評估，以確保其效能確實得到了提升。
- 基準測試（Benchmarks）：研究團隊會使用標準的基準測試集，如 MMLU、GSM8K（數學）和 HumanEval（程式碼），來評估
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B的表現。 - 與教師模型對比：將蒸餾後模型的效能與原始的 Qwen-7B 以及教師模型 DeepSeek-R1 進行對比，驗證其在特定任務上的提升幅度。
- 與其他蒸餾模型對比：也會與其他社群中類似的蒸餾模型進行橫向比較，以確定其競爭力。
透過這些精準的實作步驟，DeepSeek-R1 的高階推理能力得以成功地濃縮並轉移到 Qwen-7B 上，最終創造出一個既高效又聰明的模型。
Qwen 模型系列介紹與比較
| 模型尺寸 | 核心定位與性能 | 典型記憶體需求 (VRAM/RAM) |
| 0.5B | 輕量級模型，適合快速回應與簡單任務。是邊緣運算和移動裝置的理想選擇。 | 約 0.5 – 2 GB。 (INT4: 0.5GB, FP16: 1GB) |
| 1.8B | 入門級模型，相較於 0.5B 有更好的通用能力。適合在資源有限但需要較佳品質的場景使用。 | 約 2 – 4 GB。 (INT4: 2GB, FP16: 4GB) |
| 4B | 中階通用模型，在效能與資源消耗之間取得平衡。足以應對大多數常見的語言任務。 | 約 4 – 8 GB。 (INT4: 4GB, FP16: 8GB) |
| 7B | 主流通用模型，是目前開源社群最受歡迎的尺寸之一。效能強大，能處理複雜的問答、程式碼生成等任務。 | 約 4 – 16 GB。 (INT4: 4-5GB, FP16: 14GB) |
| 72B | 旗艦級模型，具備與 GPT-3.5 匹敵甚至超越的頂尖效能，適合需要高階推理、複雜指令遵循的任務。 | 約 48 – 144 GB。 (INT4: 48GB, FP16: 144GB) |
不同模型的推理硬體建議
模型的硬體需求主要取決於兩個因素：模型尺寸與運算精度。量化（如 INT4）可以大幅降低記憶體佔用，讓模型能在更低階的硬體上運行。
1. 輕量級模型 (0.5B, 1.8B)
這些模型專為邊緣運算和低功耗設備設計。
- CPU：大部分具備 4GB 以上 RAM 的現代 PC 和筆記型電腦都能運行，但速度較慢。
- GPU：NVIDIA MX 系列或較舊的 GTX 系列，只要有 2 GB 以上 VRAM 即可。
- 其他硬體：Apple M 系列晶片、高通 Snapdragon 處理器（具備 NPU）、樹莓派等嵌入式裝置。
2. 主流通用模型 (4B, 7B)
這是目前最常在個人電腦上部署的尺寸，通常需要一張具備一定顯存的 GPU。
- GPU：
- INT4/INT8 量化版本：8GB VRAM 是最低門檻，例如 NVIDIA RTX 3060/4060 或 AMD RX 6700 XT。這類顯卡能以不錯的速度運行 7B 模型。
- FP16 半精度版本：16GB VRAM 是較為流暢的選擇，例如 NVIDIA RTX 4090 (24GB) 或 RTX 4070 Ti (12GB)。
- CPU：若不使用 GPU，則需要 16 GB 以上 RAM，但推論速度會非常慢。
3. 旗艦級模型 (72B)
此類模型需要專業級硬體或多卡協作，主要用於企業級應用與學術研究。
- GPU：
- INT4 量化版本：至少需要 48GB VRAM。這通常意味著需要使用專業卡，如 NVIDIA A100 (80GB)，或透過多張消費級 GPU（如兩張 RTX 4090）來協同運算。
- FP16 半精度版本：需要超過 144GB VRAM，必須使用多張 NVIDIA A100/H100 等專業伺服器級 GPU 才能運行。
- 雲端服務：由於硬體需求高，最常見的部署方式是租用如阿里雲、AWS 等的雲端 GPU 服務。
重要提示：實際的推論速度和記憶體佔用，會受到推論框架（如 vLLM, GGUF, TensorRT-LLM）和量化方式（如 Q4_K_M, Q5_K_S）的影響。選擇適當的框架和量化版本，能讓模型在有限的硬體上發揮最佳效能。
模型微調 (Fine-tuning) 是將一個預訓練模型 (Pre-trained Model) 應用於特定任務的關鍵步驟。
預訓練模型就像是一個博學多聞的學生，它閱讀了大量的書籍（海量網路資料），擁有廣泛的知識基礎。但它可能不擅長回答特定領域的專業問題，或是遵循特定的指令風格。微調的目的，就是讓這個「博學的學生」變成某個領域的「專精專家」。
微調的三個核心目的
1. 提升特定任務的效能
預訓練模型雖然通用，但在特定任務上（例如醫療診斷、法律文件分析）的表現可能不夠精確。透過微調，模型會在少量、高品質的領域專屬資料上進行學習。這使得它能夠學會該領域的專業術語、推理模式與回答風格，從而大幅提升在特定任務上的準確度。
舉例來說，一個通用的模型可能無法區分中醫辨證的細微差異，但經過中醫診斷資料的微調後，它就能像一位專業的中醫師一樣，根據症狀提供精確的辨證結果。
2. 學習特定的輸出格式與風格
預訓練模型可能只會以一種通用的方式回應。但許多應用需要模型遵循特定的輸出格式，例如：
- 企業內部對話風格：學習公司內部的溝通口吻。
- 結構化資料輸出：將非結構化的文字轉化為 JSON 或 XML 格式。
- 角色扮演：讓模型扮演成某個特定角色，如客服人員、銷售顧問等。
微調可以讓模型精準地學習這些特殊的輸出格式與風格，讓它更符合實際的應用需求。
3. 降低模型部署的成本
微調通常是基於一個較小的模型（例如 Qwen-7B），而這些小模型可以從一個更大的模型（例如 DeepSeek-R1）中進行知識蒸餾。這個過程讓小模型獲得了大模型的智慧，但其所需的運算資源卻遠低於大模型。
因此，微調後的模型可以在硬體資源有限的設備（如個人電腦、邊緣設備）上高效運行，大大降低了部署的成本，讓 AI 技術能夠更廣泛地被應用。
完整的開源模型生態：推動技術協作與應用普及
Qwen 的成功也得益於其積極的開源策略。在 Hugging Face 等開源平台上，Qwen 不僅提供了多種參數規模（如 0.5B、1.8B、4B、7B、72B）的模型，還推出了多模態版本的 Qwen-VL 和程式碼生成版本的 Qwen-Code。這種完整的模型生態，讓開發者可以根據不同的需求選擇最適合的模型，並利用開源社群的力量共同推進 Qwen 的發展與應用。
*以上文章部份為AI產生內容，無商業用途。
