Qwen3模型架构、训练方法梳理

原创最新推荐文章于 2026-09-11 11:13:20 发布 3.1k 阅读 AI写同款

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阿里重磅发布Qwen3最佳开源LLM，击败 DeepSeek-R1，Llama4 Qwen3 在架构设计上融合了前沿的技术理念，延续并优化了 Transformer 架构。通过精心调整网络层数、注意力机制等关键组件，显著提升了模型对长序列文本的处理能力与效率。阅读详情

AI摘要

本文介绍了Qwen3模型架构改进，包括Dense和MoE结构。阐述预训练数据情况、三阶段预训练策略，后训练的长CoT冷启动、Reasoning RL等流程。还给出四阶段大模型AI学习路径，涵盖初阶应用、高阶应用、模型训练和商业闭环，助力学习者掌握大模型AI技术。

模型架构

Dense 模型结构改进：

GQA、SwiGLU、RoPE、RMSNorm with pre-normalization与Qwen2.5 相似。
移除了 Qwen2 中的移除QKV偏置，减少模型复杂性，在注意力机制中引入 QK-Norm 来确保稳定训练。

MoE 模型结构改进：

改进点	描述
细粒度专家分割	增强模型的表达能力和效率。
全局批次负载均衡损失	鼓励专家专业化，提高模型整体性能。
移除共享专家	与Qwen2.5-MoE不同，Qwen3-MoE设计中排除了共享专家。
128个总专家，每个token激活8个专家	增加专家数量以提高模型的多样性和表现力。

Qwen3 模型使用 Qwen 的 tokenizer，byte-level BPE，词表大小 151669

预训练

预训练数据

预训练数据情况：

36万亿个token，是Qwen2.5的两倍
包括多种语言和方言，总共支持119种语言，而Qwen2.5仅支持29种
包括高质量的文本，涵盖编程、STEM（科学、技术、工程和数学）、推理任务、书籍、多语言文本和合成数据等领域

数据收集方法：

使用Qwen2.5-VL模型对大量PDF文档进行文本识别，并通过Qwen2.5模型进行质量提升。
利用Qwen2.5、Qwen2.5-Math和Qwen2.5-Coder模型生成合成的文本数据，涵盖教科书、问答、指令和代码片段等格式。

此外，开发了一个多语言数据注释系统，标注超过30万亿个token，涵盖教育价值、领域、安全和多语言等方面。通过详细的注释支持更有效的数据过滤和组合。

不同于之前在数据源或 domain 层面的优化数据组合的工作，通过带有细粒度标签的小模型上广泛的消融实验，在 instance-level 上对数据组合进行优化。

预训练阶段

qwen3经过 3 个阶段的预训练： Qwen3的预训练分为三个阶段，每个阶段都有其特定的目标和策略：

通用阶段（General Stage, S1）：建立广泛的语言知识和一般世界知识。使用超过30万亿个token，覆盖119种语言和方言。序列长度：4096。模型在语言熟练度和一般知识方面得到充分预训练。
推理阶段（Reasoning Stage, S2）：提高在科学、技术、工程、数学（STEM）和编码等领域的推理能力。增加STEM、编码、推理和合成数据的比例。序列长度：4096。加速学习率衰减，优化预训练语料库以提高推理能力。
长上下文阶段（Long Context Stage）：扩展模型的最大上下文长度。收集高质量的上下文数据，将上下文长度从4,096扩展到32,768个token。序列长度：32768。使用ABF技术增加RoPE的基础频率，引入YARN和Dual Chunk Attention以实现更长的上下文处理能力。

后训练

后训练的两个核心目标：

思考控制（Thinking Control））：整合“非思考”和“思考”两种模式，允许用户选择是否让模型进行推理。用户可以通过指定思考token的预算来控制思考过程的深度。
强到弱蒸馏（Strong-to-Weak Distillation）：优化轻量级模型，通过从大型模型中提取知识来减少计算成本和开发工作量。包括离线蒸馏和在线蒸馏两个阶段，赋予轻量级模型基本的推理技能和模式切换能力。

后训练pipline：

1. 长CoT冷启动

Long-CoT Cold Start目的是通过高质量数据集和精简训练流程，让模型初步掌握CoT推理能力。

数据集构建：

(1) Query 过滤（筛选高质量问题）
• 移除低质量 query：使用 Qwen2.5-72B-Instruct 识别并剔除：不易验证的 query（如含多个子问题、普通文本生成类问题）。 Qwen2.5-72B-Instruct 可直接回答的 query（无需 CoT 推理）。领域平衡：对 query 进行标注，确保数据集覆盖多个领域，避免偏差。

(2) Response 过滤（筛选高质量答案）

初步筛选：保留一个验证 query 集，用 QwQ-32B 生成 N 个候选 response。
人工评估：当 QwQ-32B 无法正确回答时，人工检查 response 的准确性，并过滤掉：
1. 错误答案（最终结果错误）。
2. 大量重复内容。
3. 无充分推理的猜测。
4. 思考内容与总结内容表现不一致（逻辑矛盾）。
5. 不适当语言混合/风格变化。
6. 疑似与验证集相似（防止数据泄露）。
严格筛选 positive Pass@N 的 query：进一步提高数据质量。

(3) 数据精选与训练

从精炼后的数据集中挑选子集进行初始冷启动训练，植入基础推理模式。
控制数据量 & 训练步数，避免过度拟合，为后续 RL 阶段留出优化空间。

核心创新点 ：数据集设计时已考虑 /think 和 /no_think 模式，使模型能灵活切换推理方式。在训练时，允许模型基于思考预算动态调整计算资源分配。

冷启动后，模型进入 Reasoning RL 阶段，利用 3995 个高质量 query-verifier 对进行强化学习，进一步提升推理能力。

2.Reasoning RL

Reasoning RL 阶段，Qwen3 通过高质量 query-verifier 对和 RL优化，进一步提升模型的推理能力，使其在数学、代码、STEM 等复杂任务上表现更优。

Query-Verifier 设计标准

标准	说明
未在冷启动阶段使用过	避免数据重复，确保 RL 训练的数据多样性。
对冷启动模型是可学习的	确保模型在 RL 阶段仍有提升空间，避免过难或过易的问题。
尽可能具有挑战性	提高模型的推理能力，使其能处理更复杂的逻辑和计算任务。
涵盖广泛的子领域	确保模型在不同任务（如数学、代码、逻辑推理）上都能提升。

最终收集了 3995 个高质量的 query-verifier 对，用于 RL 训练。

RL 训练方法

https://mp.weixin.qq.com/s/zBmVGXecSBOSxImJvBy7JA

采用 GRPO 更新模型参数，并采用以下优化策略：

策略	说明
大 batchsize	提高训练稳定性，减少训练波动。
大 rollout	增加样本多样性，提升泛化能力。
off-policy 训练	提高样本效率，减少计算资源消耗。

此外，Qwen3 还解决了探索（exploration）与利用（exploitation）的平衡问题：控制模型熵的稳定增长或保持稳定，确保训练过程不会过早收敛或陷入局部最优。

效果：无需手动调整超参数，训练过程中 reward 和验证集表现持续提升。 Qwen3-235B-A22B 在 AIME’24 的得分从 70.1 提升至 85.1，仅用了 170 步 RL 训练。

3.Thinking Mode Fusion（思考模式融合）

核心目标 ：将 non-thinking（快速响应）能力整合到 thinking（复杂推理）模型中，使开发者能够动态控制模型的推理行为，从而在不同任务需求下灵活切换模式，并保持高性能。

方法
(1) 继续 SFT（监督微调）

基于 Reasoning RL 模型进行 SFT，进一步优化模型的推理和响应能力。
数据构造方式：
- Thinking 数据：由第一阶段的 query 拒绝采样得到（确保高质量）。
- Non-thinking 数据：涵盖多样化任务（代码、数学、指令遵循、多语言、创意写作、问答、角色扮演等），并增加翻译任务比例（提升低资源语言性能）。
- 数据质量评估：采用自动化生成的 checklists 确保数据质量。

(2) Chat Template 设计

引入 /think 和 /no_think 标志，使用户能动态控制模型的推理模式：
- /think：启用推理模式（适合复杂任务）。
- /no_think：启用快速响应模式（适合简单任务）。
默认模式：默认使用 thinking 模式，但允许灵活调整。
多轮对话支持：在复杂对话中，可随机插入多个 /think 和 /no_think 标志，模型按最后遇到的标志决定当前模式。

(3) Thinking Budget 机制
Thinking Mode Fusion 的一个额外优势是，一旦模型学会了以 non-thinking 和 thinking 两种模式进行回应，就自然发展出处理中间情况的能力——基于不完整的思考生成 response。为实现对模型思考过程的预算控制提供基础。当模型思考长度达到用户定义的阈值时，手动停止思考过程，并插入停止思考指令：“Considering the limited time by the user, I have to give the solution based on the thinking directly now.\n.\n\n“。模型会基于此时积累的推理生成最终 response。这一能力没有经过明确训练，而是应用 thinking mode fusion 后自然出现的。

4.General RL（通用强化学习）阶段

核心目标：全面提升Qwen3模型在不同场景下的能力与稳定性，使其能够适应各种复杂任务需求，提供更优质的用户体验。

复杂的Reward System设计：

构建了一个涵盖超过20个不同任务的复杂奖励系统，每个任务都有定制化的评分标准，主要针对以下核心能力进行提升：

(1) 指令遵循：确保模型能准确解读并遵循用户指令。包括对内容、格式、长度以及结构化输出使用等方面的要求。目标是提供符合用户预期的回应。

(2) 格式遵循：期望模型遵守特定的格式规范。例如，根据/think和/no-think标志在思考与非思考模式之间切换。一致使用指定的标记来分离最终输出中的思考和响应部分。

(3) 偏好对齐：关注提高模型的有用性、参与度和风格。最终目标是提供更加自然和令人满意的用户体验。

(4) Agent能力：涉及训练模型通过指定的接口正确调用工具。在RL rollout期间，模型被允许执行完整的多轮互动周期，并获得真实环境执行的反馈。提高其在长期决策任务中的表现和稳定性。

(5) 特定场景能力：在更专业的场景中设计针对具体情境的任务。例如，在RAG（检索增强生成）任务中，结合奖励信号来指导模型生成准确且符合上下文的response。最小化产生幻觉的风险。

3. 多样化的奖励类型为上述任务提供反馈，使用了三种不同类型的奖励：

(1) Rule-based Reward：基于规则的奖励机制。可以高准确性地评估模型输出的正确性。防止reward hacking等问题。

(2) Model-based Reward with Reference Answer：给每个query提供一个参考答案。使用Qwen2.5-72B-Instruct基于参考答案给模型的response打分。允许更灵活地处理多样化任务，无需严格的格式命令。避免了rule-based reward的假阴性问题。

(3) Model-based Reward without Reference Answer：利用人类偏好数据，训练一个Reward Model。为每个response提供标量分数。更加灵活地适应不同任务和场景的需求。

5.Strong-to-Weak Distillation（强到弱蒸馏）

核心目标：利用大模型（教师模型）的知识，优化小模型（学生模型）的性能，使其在计算资源有限的情况下，仍能保持较高的推理能力和多任务适应性。

5个Dense模型（0.6B、1.7B、4B、8B、14B）
1个MoE模型（Qwen3-30B-A3B）

蒸馏流程

(1) Off-policy Distillation（离线蒸馏） ：利用大模型（教师模型）在 /think 和 /no_think 模式下的输出，初始化小模型的能力。

将教师模型在不同模式下的 response 作为“软标签”（soft labels）。
学生模型通过最小化与教师模型输出的 KL 散度（Kullback-Leibler Divergence），学习大模型的推理模式。

(2) On-policy Distillation（在线蒸馏） ：进一步优化学生模型，使其更适应特定任务。

学生模型生成 on-policy 数据（即学生模型自己采样生成的数据）。
使用教师模型（Qwen3-32B 或 Qwen3-235B-A22B）的 logits 作为参考，调整学生模型的输出分布。
最小化 KL 散度，使小模型的预测更接近大模型。

结果

Qwen3 Dense Base 模型：在类似规模下，性能与 Qwen2.5 更大规模模型相当。
Qwen3 MoE Base 模型：仅用 1/5 的激活参数就能达到与 Dense 模型相似的性能。即使只有 Qwen2.5 Dense 模型 1/10 的激活参数，仍能保持可比性能。

实验评测的一些表

表太多，看原文

四阶段评测

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。

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