Qwen2.5-3B MBPP replay lambda-0.1 seed 2
Public inference-ready optimizer-step-1000 model from the completed non-preempted coding-RL seed-2 run. See delivery_manifest.json for the exact durable result lineage and file checksums.
Дообученная модель Qwen2.5-3B для генерации текста и экспериментов по обучению с подкреплением на задачах программирования.
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
Qwen2.5-3B MBPP replay lambda-0.1 seed 2 — готовый к инференсу чекпойнт размером 3,1 млрд параметров, разработанный в рамках эксперимента RL-Forgetting-Experiments-3. Это дообученная на базе Qwen/Qwen2.5-3B плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2, опубликованная на шаге оптимизатора 1000 в рамках завершённого запуска обучения с подкреплением для программирования.
Модель предназначена для генерации текста в сценариях общения и задач программирования; карточка указывает на данные MBPP и replay в названии эксперимента, но не описывает конкретные результаты или гарантии качества. Модель использует Transformers и формат Safetensors, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.
Карточка не приводит оценок качества или результатов на тестах, поэтому пригодность для конкретных задач программирования следует проверять отдельно. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Public inference-ready optimizer-step-1000 model from the completed non-preempted coding-RL seed-2 run. See delivery_manifest.json for the exact durable result lineage and file checksums.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…