/ Модель

Характеристики

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

Self_Correction_v1

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Дообученная на примерах проверенной коррекции Qwen2.5-7B-Instruct для исправления ответов по математике и программированию.

138скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 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

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

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Self_Correction_v1

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
6437f94

0 моделей