Qwen团队发布长上下文Reasoning模型QwenLong-L1，超越o3-mini

原创 于 2025-06-01 10:45:00 发布 · 845 阅读 · 18 ·
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#深度学习 #机器学习 #人工智能 #java #前端 #服务器 #自动化

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大模型的长上下文推理为何难？

可以这么简单思考夏，你让一个学霸看完一本1000页的学术报告，然后回答一个复杂问题。学霸可能抓不住重点，或者中途走神——这就是当前大模型处理长文本的困境！

现有的GPT、Claude等模型在短文本（比如4千字内）的数学题、编程题上表现惊艳，但面对长达12万字的文档问答时，往往“记忆力差”“逻辑混乱”。论文指出两大难题：

  • 训练效率低：长文本导致模型探索答案时“畏手畏脚”（输出多样性下降）。
  • 训练过程不稳定：长文本生成容易“跑偏”，导致模型参数波动剧烈。

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论文：QwenLong-L1: Towards Long-Context Large Reasoning Models with Reinforcement Learning
链接：https://arxiv.org/pdf/2505.17667

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短上下文模型如何突破长文本限制？

传统方法靠“死记硬背”（监督学习），但长文本需要模型具备“主动思考”能力。比如：

  • 从100页财报中找到关键数据
  • 跨多篇论文推导结论

这就像让一个只会做选择题的学生，突然面对开放式研究课题——必须用强化学习（RL）激发“主动推理”能力！

QwenLong-L1的三个方法

一 分阶段“升级”的强化学习

模型不是一口气学完长文本，而是像打游戏一样分阶段“练级”：

  • 第1关：先学2万字以内的文本（热身）
  • 第2关：挑战6万字的“困难模式”

每个阶段只专注当前难度，避免“贪多嚼不烂”。img

二 动态调整难度

系统会主动筛选“历史难题”，比如之前得分低的题目，让模型反复练习薄弱环节。这种“错题本”机制，让学习效率翻倍！

三 混合奖励机制：既要精确，又要灵活

  • 规则奖励：答案必须严格匹配标准（比如数字不能错）
  • 裁判奖励：用另一个小模型判断答案语义是否合理（比如“10%”和“0.1”算对）

最终奖励取两者最大值，兼顾精准与灵活！

实验：超越o3-mini、比肩Claude

在7个长文本问答基准测试中：

  • QwenLong-L1-32B 平均得分70.7，超过OpenAI的o3-mini（70.4），直逼Claude-3.7（70.7）！
  • QwenLong-L1-14B 以68.3分碾压Gemini-2.0（65.7），甚至比自家32B基础模型还强！

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关键结论：

  • 单纯监督学习（SFT）只能提升0.8分，强化学习（RL）直接拉高5.1分！
  • 模型在长文本中学会了“划重点”“自我纠错”。

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Case分析

Case1：计算企业融资成本

  • 旧模型：被财务报表细节绕晕，算错利息（答成20.4万美元）
  • 新模型：主动回溯文档，排除干扰信息，最终算出正确答案32.4万美元！

Case2：推断贷款利息

新模型通过“分步目标”“自我验证”，从49页法律文件中精准提取数据，算出98万美元利息。

展望：无限长文本处理不是梦

论文提出三个方向：

  1. 任务扩展：自动科研、长视频分析等场景
  2. 架构升级：用线性注意力机制降低计算成本
  3. 训练范式革新：把长文本拆成“多轮对话”逐步优化

或许未来，AI能帮你读完一整部《三体》并写深度解析！

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么？
  • 大模型是怎样获得「智能」的？
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范
  • …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示（Embeddings）
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
  • …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
  • …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案
  • …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

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就在所有目光集中到Sora的时候，症状包括但不限于：多语言无规律猛地切换、反复自我纠正、一句话叨叨叨叨叨叨半天。甚至仿佛是ChatGPT得了失语症，有些回答每一句都是带情绪的词不达意。总之，主打的就是一个已读乱回。各大社区迅速充满了ChatGPT用户们的“？？？？”“它中风了？国内不少用户则想起了最近抖音上爆火，让人摸不到头脑又很好笑的“你有这么高速运转的机械进入中国！记住我给出的原理！黄龙江一派全带蓝牙!好在OpenAI的响应还是很速度。
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什么是大模型？大模型从入门到精通（超详细）看这一篇就够了！！！
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随着人工智能技术的发展，大模型成为了近年来的热门话题之一。本文旨在为初学者提供关于大模型的基础知识介绍，并探讨其对企业的影响、应用领域的就业前景以及如何系统地学习大模型。大模型之所以能够取得比传统模型更好的性能，主要得益于以下几个方面：强大的表达能力：大量的参数使得模型可以更好地拟合复杂的数据分布。预训练+微调机制：通过在大规模数据上进行预训练，然后针对特定任务进行微调，大模型可以有效地利用迁移学习的力量。
我使用的是QwenLong-L1-32B-AWQ这个模型
07-02
<think>我们正在处理用户在使用QwenLong-L1-32B-AWQ模型时遇到的ModuleNotFoundError: Nomodule named&#39;transformers.models.qwen3&#39;错误。根据之前的讨论，我们知道这个错误通常是由于transformers库版本过低或不兼容导致的。同时，我们注意到Qwen1.5系列模型在transformers中的模块名是`qwen2`，而不是`qwen3`。因此，这里可能是模型名称的拼写问题或者transformers版本需要升级。但是，用户现在使用的是QwenLong模型，这个模型是通义千问团队推出的长文本模型。我们需要确认QwenLong在transformers库中的模块名。根据HuggingFace模型库中的信息，QwenLong模型对应的代码在transformers中可能是以`qwen2`为模块名，因为QwenLong是基于Qwen1.5的改进。因此，我们同样需要确保transformers版本足够新。解决方案步骤：1.升级transformers库：确保安装的transformers版本至少为4.40.0，因为Qwen1.5是在这个版本之后加入的。2.检查代码中是否有拼写错误：确保导入的模块名正确，但通常我们不需要直接导入`transformers.models.qwen3`，而是通过`AutoModel`等自动类来加载模型。3.由于错误信息中提到了`awq`库，我们还需要确保awq库的版本兼容。根据错误日志，awq库已经弃用，并建议使用vLLM项目中的llm-compressor。但是，如果用户仍然希望使用awq，我们可以尝试以下步骤。具体操作：步骤1：升级transformers和autoawq（如果坚持使用awq）在终端中运行： ```bashpip install--upgrade transformersautoawq```步骤2：如果升级后问题仍然存在，可能是因为awq库中仍然引用了`qwen3`（这可能是awq库的一个bug）。由于awq已弃用，建议考虑使用其他量化加载方法，比如使用vLLM或者使用HuggingFace的`transformers`自带量化功能。但是，如果用户必须使用awq，我们可以尝试修改awq的源代码：在错误日志中，我们看到awq尝试从`transformers.models.qwen3`导入，但实际上在transformers中，Qwen1.5（包括QwenLong）的模块名是`qwen2`。因此，我们可以尝试在awq的安装目录中找到`qwen3.py`文件，并将其中的`qwen3`替换为`qwen2`。具体文件路径：`.../site-packages/awq/models/qwen3.py`修改该文件中的导入语句：原代码：from transformers.models.qwen3.modeling_qwen3 import(修改为：fromtransformers.models.qwen2.modeling_qwen2import (注意：这种修改是临时的，因为awq库已经不再维护，所以需要谨慎使用。步骤3：考虑使用其他方式加载AWQ模型，比如使用vLLM（如果模型支持）。另外，根据QwenLong的官方文档，模型加载可以使用以下代码（使用transformers）：```pythonfromtransformers importAutoModelForCausalLM, AutoTokenizermodel =AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/QwenLong-L1-32B-AWQ", device_map="cuda:0", trust_remote_code=True) tokenizer =AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/QwenLong-L1-32B-AWQ", trust_remote_code=True) ```这里使用了`trust_remote_code=True`，因为Qwen模型可能需要运行自定义代码。因此，如果用户不需要使用awq库，而是直接使用transformers加载预量化的AWQ模型，那么可以避免使用awq库，从而避免这个错误。总结：推荐方案：直接使用transformers加载模型，不使用awq库。因为预量化的AWQ模型可以通过transformers直接加载（需要足够新的transformers版本，>=4.40.0）。如果用户确实需要使用awq库进行量化或推理，则尝试升级库和修改awq源代码。考虑到awq库已弃用，建议用户迁移到vLLM等替代方案。下面给出使用transformers直接加载模型的示例代码： ```pythonfrom transformersimport AutoModelForCausalLM, AutoTokenizermodel_name= "Qwen/QwenLong-L1-32B-AWQ"model =AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name,device_map="auto",trust_remote_code=True) tokenizer =AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True) #使用模型进行推理inputs= tokenizer("你好，今天天气怎么样？",return_tensors="pt").to(model.device) outputs= model.generate(**inputs,max_new_tokens=50) print(tokenizer.decode(outputs[0],skip_special_tokens=True)) ```注意：运行此代码需要足够新的transformers版本，并且需要安装auto-gptq（因为AWQ模型在transformers中通过auto-gptq支持？）但根据Qwen的模型卡，QwenLong的AWQ版本应该可以直接用transformers加载，无需额外库。不过，为了保险起见，可以安装auto-gptq或vLLM。如果遇到新的错误，可能需要安装auto-gptq：```bashpipinstall auto-gptq```或者根据Qwen官方指南安装其他依赖。因此，我们建议用户优先使用transformers直接加载模型，避免使用awq库。如果用户坚持使用awq库，则按照上述步骤修改awq源代码。相关问题：1.如何检查transformers库中已支持的模型架构？2.使用transformers直接加载AWQ量化模型需要哪些依赖？3.如何迁移到vLLM来加载AWQ模型？4.QwenLong模型在长文本处理上有哪些优化？请用户根据实际情况选择解决方案。</think>### 解决 QwenLong-L1-32B-AWQ 模型的 `ModuleNotFoundError: No module named &#39;transformers.models.qwen3&#39;` 错误 #### 问题原因分析 该错误的核心是 **transformers 库版本不兼容**： 1. QwenLong 模型使用 `transformers.models.qwen2` 模块（非 `qwen3`）[^1] 2. AutoAWQ 0.1.x 版本存在对 Qwen 模型的错误引用路径 3. 您的环境可能安装了旧版 transformers (≤4.39.0) 或新版 AutoAWQ (≥0.2.0) #### 解决方案 **步骤 1：升级关键库** ```bash pip install --upgrade \ transformers==4.40.0 \ # 必须 ≥4.40.0 以支持 QwenLong autoawq==0.2.5 \ # 修复了 Qwen 路径问题 torch==2.2.1 # 兼容版本 ``` **步骤 2：修改模型加载代码** ```python # 错误方式（触发 qwen3 引用） # from awq import AutoAWQForCausalLM # 正确加载 QwenLong 的 AWQ 模型 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "Qwen/QwenLong-L1-32B-AWQ", device_map="auto", trust_remote_code=True # 必需参数 ) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( "Qwen/QwenLong-L1-32B-AWQ", trust_remote_code=True ) ``` **步骤 3：环境验证** ```python # 验证安装版本 import transformers print(transformers.__version__) # 应输出 ≥4.40.0 # 验证模块路径 from transformers.models import qwen2 # 必须能正常导入 ``` #### 技术原理说明 1. **模型架构映射**： - Qwen 1.5/2.0 系列使用 `qwen2` 模块 - Transformers 通过 `AutoModel` 自动路由到正确实现 $$ \text{ModelLoader} \rightarrow \begin{cases} \text{"Qwen/*"} & \Rightarrow \texttt{qwen2} \\ \text{"qwen3"} & \Rightarrow \text{未实现} \end{cases} $$ 2. **版本兼容性矩阵**： | 组件 | 最低版本 | 修复内容 | |-------------|----------|--------------------------| | Transformers| 4.40.0 | 添加 QwenLong 支持 [^2] | | AutoAWQ | 0.2.5 | 修正 Qwen 路径引用 | 3. **量化加载机制**： AWQ 模型通过 `from_pretrained` 自动识别量化配置，无需显式调用 AWQ 加载器[^3]： ```mermaid graph LR A[模型ID] --> B{检查配置文件} B -->|找到quant_config| C[加载AWQ权重] B -->|无量化配置| D[加载原始权重] ``` > **注意**：如果仍遇错误，尝试清除缓存：`rm -rf ~/.cache/huggingface` #### 相关问题 1. 如何验证 AWQ 量化模型是否正确加载？ 2. Transformers 库中不同 Qwen 模型架构有何区别？ 3. 如何为自定义模型添加 AWQ 量化支持？ 4. Hugging Face 模型缓存机制如何影响版本切换？ [^1]: QwenLong 模型卡片明确依赖 `transformers>=4.40.0` [^2]: Transformers 4.40.0 发布日志包含 QwenLong 集成记录 [^3]: AWQ 加载器在 Transformers 中通过配置文件自动激活
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