/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-7B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
29 сен 2026

gats-coldstart-opd-grpo-qwen2.5-7b-webshop

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Исследовательская дообученная Qwen2.5-7B для экспериментов с агентным обучением GRPO и выполнением задач в WebShop.

175скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 сен 2026

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

C12H18/gats-coldstart-opd-grpo-qwen2.5-7b-webshop — исследовательский чекпойнт на базе Qwen2.5-7B-Instruct, обученный авторами коллекции GATS для работы в среде WebShop. Модель прошла холодный старт с дистилляцией по текущей политике (OPD), а затем 150 шагов обучения GRPO; в качестве учителя для холодного старта использовалась Qwen2.5-1.5B, обученная GRPO на задачах WebShop. Архитектура — плотная Qwen2 causal language model на 7,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов.

Модель предназначена для экспериментов со стратегиями холодного старта агентного обучения с подкреплением и воспроизведения базовых результатов статьи GATS. Она генерирует текстовые действия для задач WebShop и не позиционируется как универсальный помощник. В README приведена итоговая оценка 72,48 ± 5,64 по трём наборам случайных начальных условий.

Чекпойнт опубликован в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Результаты относятся к оценке в WebShop; карточка не подтверждает качество на других средах или языках.

Сценарии применения

  • эксперименты с холодным стартом агентов в WebShop
  • воспроизведение базовых результатов статьи GATS
  • сравнение дистилляции по текущей политике и обучения с подкреплением
  • генерация действий агента для задач покупки в WebShop

Ограничения

Модель предназначена для исследовательских экспериментов и не является универсальным помощником. Указанная оценка получена на WebShop; качество на других средах не установлено.

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

GATS Cold-Start: Pure-OPD cold-start + GRPO (WebShop)

Part of the Cold-start collection for the GATS paper (capability-aware on-policy distillation). Student: Qwen2.5-7B-Instruct; teacher: Qwen2.5-1.5B GRPO-trained on WebShop train tasks.

Chain: pure-OPD cold-start -> pure GRPO

Starting point: the pure-OPD cold-start checkpoint (see C12H18/gats-coldstart-opd-qwen2.5-7b-webshop, N = 29 on-policy distillation steps). Then pure GRPO:

  • GRPO: 150 steps, lr 1e-6, group n=8, 16 tasks/step, gamma 0.95, KL loss (low-variance, coef 0.01), invalid-action penalty 0.1, entropy 0.001, grad clip 1.0
  • Run id: opdgrpo-ws7b-t1p5b-s0 (seed 0)
  • Final evaluation: 72.48 ± 5.64 (K=3, rollout seeds 0/1/2 × env seeds 0/1/2)

Intended use

Research on cold-start strategies for agent RL (imitation-first vs RL-from-scratch) and reproduction of the GATS paper baselines. Not a general-purpose assistant.

Provenance

Trained 2026-09-28 on the internal verl-based stack; checkpoints uploaded unmodified from the training runs (bfloat16 unless noted float32 above).

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
f0d3d3c

0 моделей