/ Модель

Характеристики

Контекст
32 000 токенов
Параметры
1,7 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
SmolLM2-1.7B-Instruct
Опубликована
8 ноя 2024

SmolLM2-1.7b-maths-orpo

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Англоязычная модель BrainWave-ML на базе SmolLM2-1.7B-Instruct для диалога и генерации ответов на математические задачи.

31скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены8 ноя 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

BrainWave-ML/SmolLM2-1.7b-maths-orpo — англоязычная текстовая генеративная модель BrainWave-ML, дообученная на HuggingFaceTB/SmolLM2-1.7B-Instruct. Это плотная Llama-архитектура с 1,7 млрд параметров, предназначенная для диалоговой генерации текста и математических задач; в названии указано обучение ORPO. Модель принимает текст и формирует текстовые ответы, поддерживает контекст до 32 000 токенов.

Модель основана на инструкционной SmolLM2 и обучена с использованием Unsloth и TRL. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит результаты оценки математических способностей или подробности датасета и обучения, поэтому качество решения задач может зависеть от формулировки запроса.

Сценарии применения

  • получение ответов на математические вопросы
  • пошаговое объяснение решения задач
  • диалоговое решение учебных задач
  • генерация текстовых ответов на английском языке

Ограничения

Карточка не содержит оценок точности на математических тестах или подробностей обучающих данных, поэтому надёжность решений не подтверждена. Модель унаследовала компактный размер базовой модели в 1,7 млрд параметров.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Uploaded model

  • Developed by: BrainWave-ML
  • License: apache-2.0
  • Finetuned from model : HuggingFaceTB/SmolLM2-1.7B-Instruct

This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
1d5af62

0 моделей