Дообученная на кодовых данных модель Qwen2.5-3B для генерации программного кода и экспериментов с обучением.
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
Модель RL-Forgetting-Experiments-3/qwen2.5-3b-code-sft-ordered-lr1e5-step102 разработана в рамках экспериментов RL-Forgetting-Experiments и представляет собой готовую к инференсу модель Qwen2.5-3B после supervised fine-tuning для генерации кода. Обучение проведено на наборе qwen3b_code_sft_data_s300; использован упорядоченный порядок данных без replay, на шаге оптимизатора 102.
Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 3,1 млрд параметров, реализованная как Qwen2ForCausalLM. Она принимает текст и генерирует текст, включая программный код; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors.
Модель подходит для генерации и дополнения кода, а также для экспериментов с supervised fine-tuning и забыванием при обучении. README не приводит оценки качества или перечень языков программирования, поэтому результаты для конкретных задач следует проверять отдельно. Базовая модель — Qwen/Qwen2.5-3B; сведения о лицензии в доступных данных отсутствуют.
README не содержит результатов оценки качества и не уточняет поддерживаемые языки программирования. Лицензия в предоставленных данных не приведена.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Inference-ready final coding-SFT model for q25_sft_ordered at optimizer step 102. Training uses qwen3b_code_sft_data_s300, order ordered, replay strategy none, and replay lambda 0.0.
See delivery_manifest.json for immutable source lineage and file checksums.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…