This repository contains the model described in the paper Learning Adaptive Parallel Reasoning with Language Models.
For more information, please refer to the github repository: https://github.com/Parallel-Reasoning/APR
Характеристики
- Контекст
- 4 096 токенов
- Параметры
- 260 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 21 апр 2025
Ссылки
llama-sosp
Компактная языковая модель семейства Llama для генерации текста, опубликованная в рамках исследования адаптивного параллельного рассуждения.
343скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 апр 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
Parallel-Reasoning разработала модель llama-sosp, опубликованную вместе с работой «Learning Adaptive Parallel Reasoning with Language Models». Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с 260,4 млн параметров, реализованная для Transformers и сохранённая в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста; карточка связывает её с исследованием адаптивного параллельного рассуждения.
Контекст модели составляет 4096 токенов. Репозиторий не сообщает конкретные языки, наборы задач или результаты оценки качества, поэтому её пригодность для отдельных сценариев рассуждения по карточке определить нельзя. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация текста с использованием Transformers
- эксперименты с адаптивным параллельным рассуждением
- изучение компактных авторегрессионных языковых моделей
Ограничения
Карточка не приводит оценки качества, конкретные поддерживаемые языки или подробности обучения, поэтому результаты на отдельных задачах по ней установить нельзя.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 57f6521