/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B
Библиотека
transformers
Опубликована
6 сен 2026

deepseek-r1-8b-sdf-qa-sft

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Исследовательская версия DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B, дообученная на парах вопросов и ответов для изучения внедрения фактов и верности цепочек рассуждений.

40скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 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

PS4CoT/deepseek-r1-8b-sdf-qa-sft — исследовательская контрольная модель на базе DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B, созданная авторами CoT-Verse. Модель дообучена методом supervised fine-tuning на парах вопросов и ответов, напрямую сообщающих те же 50 фактов, которые в моделях SDF представлены синтетическими документами. Такой вариант позволяет исследовать, какие эффекты связаны с подачей фактов через документы, а какие — с прямым обучением на вопросах и ответах.

Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и экспериментов по верности цепочек рассуждений и внедрению убеждений. Она не позиционируется как помощник общего назначения. Указанный контекст составляет 131072 токена; доступны полные объединённые веса в 16-битном формате safetensors. Лицензия — MIT.

Известна проблема поверхностной генерации: модель обучалась в той же среде, что и SDF-модели, использовавшие токенизатор с удалением пробелов, поэтому текст может генерироваться без пробелов. Перед использованием генерации следует проверить её формат; согласно карточке, это не влияет на оценивание логарифмических вероятностей.

Сценарии применения

  • сравнение усвоения фактов при обучении на вопросах и ответах и на синтетических документах
  • эксперименты по внедрению заданных фактов в модель
  • исследование верности цепочек рассуждений
  • генерация ответов на вопросы о наборе изученных фактов
  • оценивание логарифмических вероятностей ответов в исследовательских экспериментах

Ограничения

Модель не предназначена для использования в качестве помощника общего назначения. Генерируемый текст может не содержать пробелов из-за особенностей токенизатора и обучения; перед опорой на текстовый вывод следует проверить его формат.

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

deepseek-r1-8b-sdf-qa-sft

A control organism: DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B fine-tuned with supervised question-answer pairs that state the same 50 facts directly, instead of the synthetic documents used by the SDF organisms. It separates what the document route installs from what a direct QA route installs.

Details

  • Base model: DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B; full merged 16-bit weights.
  • Training and evaluation code: the code repository CoT-Verse.
  • Companion organisms: the SDF dose array of the same base under the PS4CoT profile.

Known issue

Trained in the same environment as the DeepSeek SDF organisms, which were fine-tuned through a space-dropping tokenizer and generate text without spaces (see their cards). Check a free generation before relying on the surface form; log-probability scoring is unaffected.

Intended use

Research on chain-of-thought faithfulness and belief installation. Not an assistant.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
83efe3b

0 моделей