/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Базовая модель
Qwen2.5-Math-7B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
7 окт 2024

SocraticLM

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

SocraticLM помогает изучать математику через сократические подсказки и умеет самостоятельно решать математические задачи.

234скачиваний за 30 дней16лайковвеса обновлены23 дек 2024

Бенчмарки

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

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

SocraticLM — дообученная модель CogBase-USTC на базе Qwen2.5-Math-7B-Instruct, обученная на наборе SocraTeach. Она предназначена для обучения математике: помогает ученикам разбираться в решении задач с помощью вопросов и подсказок в сократическом стиле, а также может самостоятельно решать математические задачи. Модель поддерживает английский и китайский языки и доступна в формате safetensors для Transformers. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнить в карточке модели.

Сценарии применения

  • Подсказки ученику при решении математических задач
  • Пошаговое обучение решению задач через наводящие вопросы
  • Самостоятельное решение математических задач
  • Объяснение математических тем в диалоговом формате

Ограничения

Модель ориентирована на английский и китайский языки; качество ответов на других языках не заявлено. Лицензия обозначена как other, поэтому перед использованием нужно проверить её условия.

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

Model description

This model is a fine-tuned version of Qwen2.5-Math-7B-Instruct on the SocraTeach dataset.

It is an implementation of SocraticLM.

Intended uses & limitations

SocraticLM is designed for educational perposes, where students need a Socratic-style guidance when having difficulties learning to solve mathematical problems. Also, SocraticLM can solve mathematical problems itself.

This model mainly supports English and Chinese.

How to use

For Huggingface transformers:

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("CogBase-USTC/SocraticLM")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "CogBase-USTC/SocraticLM",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True
)

### Math Problem Solving ###
messages = [
    {"role": "system", "content" : "Please analyse and solve the following problem step by step."},
    {"role": "user", "content": "Natalia sold clips to 48 of her friends in April, and then she sold half as many clips in May. How many clips did Natalia sell altogether in April and May?"},
]

### Socratic-style Guidance ###
# messages = [
#     {"role": "system", "content" : "You are a Socratic teacher, please guide me to solve the [Problem] with heuristic questions based on the following information. \n"},
#     {"role": "user", "content": "[Problem] Debelyn, Christel, and Andrena collect dolls. Debelyn had 20 dolls before she gave Andrena 2 dolls. Christel had 24 dolls before giving Andrena 5 dolls. After all the gifts, Andrena now has 2 more dolls  than Christel, how many more dolls does andrena have now than Debelyn? [Answer] 3 [Analysis] Debelyn had 20 - 2 = 18 dolls left after giving out 2 dolls to Christel. Christel had 24 + 2 = 26 dolls after receiving 2 dolls from Debelyn. Christel had 24 - 5 = 19 dolls after giving Andrena 5 dolls. So, Andrena has 19 +2 = 21 dolls now. Therefore, Andrena has 21 - 18 = 3 more dolls than Debelyn."},
# ]

prompt = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)

inputs = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(input_ids=inputs.to(model.device), max_new_tokens=4096)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

For vLLM:

from vllm import LLM, SamplingParams

llm = LLM(model=r'CogBase-USTC/SocraticLM',
          tokenizer=r'CogBase-USTC/SocraticLM',
          trust_remote_code=True,
          tensor_parallel_size=1,
          gpu_memory_utilization=0.99,
          enable_chunked_prefill=True,
          max_num_batched_tokens=512,
          max_num_seqs=128)
sampling_params = SamplingParams(temperature=0, max_tokens=4096, seed=42)


def print_outputs(outputs):
    for output in outputs:
        prompt = output.prompt
        generated_text = output.outputs[0].text
        print(f"Generated text: {generated_text!r}")
    print("-" * 80)


print("=" * 80)

### Math Problem Solving ###
conversation = [
    {
        "role": "system",
        "content": "Please analyse and solve the following problem step by step."
    },
    {
        "role": "user", 
        "content": "Natalia sold clips to 48 of her friends in April, and then she sold half as many clips in May. How many clips did Natalia sell altogether in April and May?"
    },
]

### Socratic-style Guidance ###
# conversation = [
#     {
#         "role": "system",
#         "content": "You are a Socratic teacher, please guide me to solve the [Problem] with heuristic questions based on the following information. \n"
#     },
#     {
#         "role": "user", 
#         "content": "[Problem] Debelyn, Christel, and Andrena collect dolls. Debelyn had 20 dolls before she gave Andrena 2 dolls. Christel had 24 dolls before giving Andrena 5 dolls. After all the gifts, Andrena now has 2 more dolls  than Christel, how many more dolls does andrena have now than Debelyn? [Answer] 3 [Analysis] Debelyn had 20 - 2 = 18 dolls left after giving out 2 dolls to Christel. Christel had 24 + 2 = 26 dolls after receiving 2 dolls from Debelyn. Christel had 24 - 5 = 19 dolls after giving Andrena 5 dolls. So, Andrena has 19 +2 = 21 dolls now. Therefore, Andrena has 21 - 18 = 3 more dolls than Debelyn."
#     },
# ]

outputs = llm.chat(conversation,
                   sampling_params=sampling_params,
                   use_tqdm=False,
                )
print_outputs(outputs)

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 1e-05
  • train_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 4
  • total_train_batch_size: 32
  • total_eval_batch_size: 32
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 20

Framework versions

  • Transformers 4.46.2
  • Pytorch 2.5.1+cu124
  • Datasets 3.1.0
  • Tokenizers 0.20.3

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Доступ к модели ограничен автором; у платформы нет доступа к весам.

Ревизия весов
f147de7

0 моделей