/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
1,5 млрд
Размер весов
7,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
28 янв 2025

ko-r1-1.5b-preview

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Корейская диалоговая модель на базе Qwen2 для генерации ответов с англоязычным рассуждением и итоговой формулировкой на корейском.

41скачиваний за 30 дней9лайковвеса обновлены29 янв 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

OLAIR/ko-r1-1.5b-preview — корейская модель рассуждений Ko-R1-Preview, построенная на архитектуре Qwen2 и разработанная как реализация подхода R1. Модель содержит 1,5 млрд параметров и предназначена для генерации ответов в диалоговом формате. В README описан двухэтапный подход: рассуждение выполняется на английском языке, а итоговое решение формулируется на корейском.

Модель оценивалась на подмножествах бенчмарка HRM8K. В опубликованных настройках оценки указаны температура 0, минимальная длина генерации 32 токена, максимальная — 8192 токена и штраф за повторение 1,1. Метаданные указывают на контекст до 131 072 токенов, формат весов Safetensors и лицензию Apache-2.0. README не раскрывает количественные результаты оценки; заявленный подход к рассуждению и оценка на бенчмарке сами по себе не гарантируют точность ответов.

Сценарии применения

  • решение задач на рассуждение с ответом на корейском языке
  • генерация корейских ответов в диалоге
  • эксперименты с двухэтапным англоязычным рассуждением и корейским ответом

Ограничения

В README приведена оценка только на подмножествах HRM8K, без численных результатов; качество на других задачах не установлено. Рассуждение выполняется на английском, поэтому внутренняя цепочка рассуждений может быть неудобна пользователям, которым нужен корейский ход решения.

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

GPT-4o Level Reasoning with Ko-R1-1.5B

Model Overview

Ko-R1-Preview is a Korean implementation of R1. Similar to R1, it adapts a two-step problem-solving process (<think> and <solution>). Drawing inspiration from Ko et al., 2025 the thinking is done in English for performance, and the solution is generated in Korean for readability.

Performance

The model’s performance is evaluated on subsets of the HRM8K benchmark (Ko et al., 2025). The evaluation files are also available here.

image/png

Inference Settings

Parameters used during evaluation:

params = SamplingParams(temperature=0.0, min_tokens=32, max_tokens=8192, repetition_penalty=1.1)

Sample Output

Here is a sample output.

Q: $2^8=4^x$일 때, $x$의 값은 얼마입니까?
Response by ko-r1-preview-1.5B:
<think>
Okay, so I need to solve the equation 2^8 = 4^x and find the value of x. Let me think about how to approach this step by step.
First, I remember that when dealing with exponential equations, it's often helpful to express both sides of the equation with the same base if possible.
That way, I can set the exponents equal to each other because if a^b = c^d, then b must equal d if a and c are the same.
So, let's see if I can rewrite 4 as a power of 2. Since 4 is 2 squared, right? Because 2 times 2 is 4. So, 4 is 2^2.

So substituting that into the original equation, we have:\n\n2^8 = (2^2)^x
Now, using the exponentiation rule (a^m)^n = a^(m*n), which means multiplying the exponents. Applying that here, the right side becomes 2^(2*x).
So now the equation is:\n\n2^8 = 2^(2x)

Since the bases are the same (both are powers of 2), their exponents must be equal for the equality to hold.
Therefore, I can set the exponents equal to each other:\n\n8 = 2x\n\nTo solve for x, I just divide both sides by 2:

x = 8 / 2
x = 4

Wait, let me check that again. If x is 4, then 4^4 would be 256, and 2^8 is also 256. Yeah, that works out.
But maybe there's another way to verify?

Alternatively, I could take logarithms on both sides.
Let's try that method to confirm. Taking the natural log or common log of both sides.
Let's use natural logs for this example.\n\nTaking ln of both sides:

ln(2^8) = ln(4^x)

Using the logarithm property that ln(a^b) = b*ln(a):

8*ln(2) = x*ln(4)\n\nThen solving for x:

x = (8*ln(2)) / ln(4)

But since 4 is 2^2, ln(4) is ln(2^2) = 2*ln(2). Substituting back in:

x = (8*ln(2)) / (2*ln(2)) = 8/2 = 4

Same result. So that confirms it. Both methods give x = 4.

[skipped...]
</think>
<solution>
\\(2^8 = 4^x\\)을 풀기 위해, 우리는 양쪽을 같은 밑으로 표현합니다. \\(4\\)를 \\(2^2\\)로 다시 씁니다:

\\[
2^8 = (2^2)^x
\\]

지수 법칙 \\((a^m)^n = a^{mn}\\)을 사용하여 오른쪽을 단순화하면:

\\[\n2^8 = 2^{2x}\n\\]

밑이 같으므로 지수는 같아야 합니다:

\\[
8 = 2x
\\]

\\(x\\)를 구하면:

\\[
x = \\frac{8}{2} = 4
\\]
검증:
- \\(4^4 = 256\\)이고 \\(2^8 = 256\\)이므로 해가 맞음을 확인할 수 있습니다.
로그를 사용한 검증도 결과를 확인합니다.

따라서, \\(x\\)의 값은 \\(\\boxed{4}\\)입니다.
</solution>

Citation

@article{ko2025understand,
  title={Understand, Solve and Translate: Bridging the Multilingual Mathematical Reasoning Gap},
  author={Ko, Hyunwoo and Son, Guijin and Choi, Dasol},
  journal={arXiv preprint arXiv:2501.02448},
  year={2025}
}

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
c4d196d

0 моделей