Дообученная OpenPipe модель Qwen2.5-32B-Instruct для решения сложных задач на дедукцию по текстовым подсказкам.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Deductive-Reasoning-Qwen-32B — языковая модель OpenPipe, дообученная с подкреплением на базе Qwen2.5-32B-Instruct для решения сложных задач на дедукцию из набора Temporal Clue. Модель использует плотную архитектуру Qwen2 и содержит 32 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Контекст — до 32 768 токенов.
Модель предназначена для решения задач, где нужно последовательно анализировать подсказки и делать логические выводы, а также для диалоговых сценариев с текстовым вводом. В метаданных перечислена поддержка китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. Распространяется по лицензии MIT. Специализация на задачах Temporal Clue не гарантирует точность на других типах рассуждений.
Дообучение ориентировано на задачи дедукции из Temporal Clue; качество на других типах рассуждений отдельно не подтверждено.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Deductive Reasoning Qwen 32B is a reinforcement fine-tune of Qwen 2.5 32B Instruct to solve challenging deduction problems from the Temporal Clue dataset, trained by OpenPipe!
Here are some additional resources to check out:
If you're interested in training your own models with reinforcement learning or just chatting, feel free to reach out or email Kyle directly at kyle@openpipe.ai!
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…