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
SelfCorrectionv1 — дообученная разработчиком Kxck диалоговая языковая модель на базе Qwen2.5-7B-Instruct. Она предназначена для генерации исправленных ответов в задачах по математике и программированию: модель получает неудачную попытку и обратную связь проверяющей системы, а затем формирует проверенный исправленный ответ.
Модель построена на архитектуре Qwen2 и содержит 7,1 млрд параметров. Она принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов; веса BF16 сохранены в формате safetensors, модель можно загружать напрямую через vLLM. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
исправление ошибочных решений математических задач по обратной связи проверяющей системы
коррекция кода после сообщения об ошибке или неудачного тестирования
генерация проверенного ответа с учётом предыдущей неудачной попытки
создание диалогового помощника для самопроверки решений по математике и коду
Ограничения
Описание подтверждает обучение на примерах коррекции математики и кода, но не сообщает результаты оценки качества. Языки модели и условия лицензии в предоставленных данных не указаны.
Для каких профессий подходит4
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Qwen2.5-7B-Instruct fine-tuned with verified math and code correction examples.
The failed attempt and objective verifier feedback are context; training loss is
computed only on the verified corrected response. This repository contains merged
BF16 weights and can be loaded directly by vLLM.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров