/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Llama 3
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Turkish-Llama-8b-DPO-v0.1
Опубликована
22 фев 2025

LLaMA-3-8B-GRPO-Finance-Math-TR

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на финансовых математических задачах турецкоязычная Llama 3 для генерации ответов на расчётные вопросы.

31скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены24 фев 2025

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

Metin/LLaMA-3-8B-GRPO-Finance-Math-TR — дообученная с помощью GRPO разговорная модель на базе ytu-ce-cosmos/Turkish-Llama-8b-DPO-v0.1. Её обучали решать открытые текстовые задачи по финансовой математике и формировать ответ после рассуждения; в обучающую выборку вошли 442 задачи без проприетарных данных.

Модель использует архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и имеет контекст длиной 8192 токена. Она предназначена прежде всего для турецкоязычных вопросов по финансовым расчётам. Модель может ошибаться или выдавать бессвязные ответы, поэтому результаты расчётов следует проверять. Лицензия — Llama 3.

Сценарии применения

  • решение текстовых задач по финансовой математике на турецком языке
  • расчёт процентов и финансовых показателей по текстовому условию
  • генерация пошагового ответа на вопрос по финансовым расчётам

Ограничения

Модель может давать неверные или бессвязные ответы; результаты необходимо проверять. Обучение проводилось на 442 открытых задачах, поэтому охват финансовых сценариев ограничен этой выборкой.

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

LLaMA-3-8B-GRPO-Finance-Math-TR

Metin/LLaMA-3-8B-GRPO-Finance-Math-TR is a RL trained version of ytu-ce-cosmos/Turkish-Llama-8b-DPO-v0.1. It is trained on finance math questions using GRPO method.

Training Info

  • Base Model: Turkish-Llama-8b-DPO-v0.1

  • Training Data: 442 open-ended finance math word problems. No proprietary data was included.

  • Training Time: 6 hours on a single L40S

  • LoRA Configs:

    • lora_r: 32
    • lora_alpha: 32
    • lora_dropout: 0.05
    • lora_target_linear: true

The goal was to train a model that can reason before generating the answer. It uses the below template:

<matematik>
...
</matematik>
<cevap>
</cevap>

It should be noted that the model will still generate incorrect or nonsensical outputs, so please verify the outputs before using them.

Output Examples:

Question:

Ezgi, biriktirdiği 7.000 lira ile üç yıllık mevduat hesabı açtırmıştır. Faiz oranı %10 ise süre sonunda Ezgi’nin birikimi kaç liraya ulaşır?

Output:

<matematik>
Ezgi'nin başlangıçta 7.000 lira ile 3 yıl boyunca %10 faiz oranıyla biriktirdiği parayı hesaplamak için, ilk olarak faiz oranını ondalık olarak 0,10 olarak yazalım. Daha sonra, faiz formülünü uygulayalım:

Mevcut Bakiye = Başlangıç Bakiyesi + (Başlangıç Bakiyesi * Faiz Oranı * Süre)

Bu formülü kullanarak:

Mevcut Bakiye = 7.000 + (7.000 * 0,10 * 3)

Öncelikle 7.000 ile 0,10'lık çarpımı yapalım:

7.000 * 0,10 = 700

Şimdi bu sonucu 3 ile çarpalım:

700 * 3 = 2.100

Son olarak 7.000 ile 2.100'ü ekleyelim:

7.000 + 2.100 = 9.100

</matematik>

<cevap>9.100</cevap>

Question:

6000 lira yıllık %5 bileşik faizle bankaya yatırılmıştır. 2. yılın sonunda değeri ne kadar olur?

Output:

<matematik>
1. Yıllık %5 bileşik faizle, ilk yılın sonunda 6000 lira tutarındaki paranın faizini hesaplayalım.
Faiz = Anapara × Oran × Zaman
Faiz = 6000 × 0,05 × 1 = 300 lira

Yani ilk yılın sonunda 6000 + 300 = 6300 lira olur.

2. Şimdi 2. yılın sonunda paranın değerini bulalım. 2. yılda bileşik faizle faiz hesaplanır.
İlk yılın sonunda kalan tutar = 6300 lira
İkinci yıl için faiz = 6300 × 0,05 × 1 = 315 lira
2. yılın sonunda toplam tutar = 6300 + 315 = 6615 lira
</matematik>

<cevap>6615</cevap>

How to use

  1. Install vLLM
pip install vllm
from vllm import LLM, SamplingParams
import json

llm = LLM(model="Metin/LLaMA-3-8B-GRPO-Finance-Math-TR")

sampling_params = SamplingParams(temperature=0.5)

SYSTEM_PROMPT = """
Aşağıdaki formatta cevap ver.
<matematik> etiketlerinin arasında soru için yaptığın akıl yürütme aşamalarına ve işlemlere yer ver.
<cevap> etiketlerinin arasında yalnızca rakam, nokta ve virgül kullanarak cevap ver.
<matematik>
...
</matematik>
<cevap>
...
</cevap>
"""

conversation = [
  {
      "role": "system",
      "content": SYSTEM_PROMPT
  }
  {
      "role": "user",
      "content": "6000 lira yıllık %5 bileşik faizle bankaya yatırılmıştır. 2. yılın sonunda değeri ne kadar olur?"
  }
]

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

result = json.loads(outputs[0].outputs[0].text)

print(result)

Citation

@article{Metin,
  title={Metin/LLaMA-3-8B-GRPO-Finance-Math-TR},
  author={Metin Usta},
  year={2024},
  url={https://huggingface.co/Metin/LLaMA-3-8B-GRPO-Finance-Math-TR}
}

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
85aa64e

0 моделей