/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1,5 млрд
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
2 окт 2026

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct_reform-dafny-loop-inv-gen_GRPO

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Модель генерирует инварианты циклов и полные программы Dafny, подготовленные для проверки верификатором.

324скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 окт 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

Это модель ThuraAung1601 на базе Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct, дообученная для добавления инвариантов циклов в программы на Dafny. Она принимает программу и генерирует её полный вариант с инвариантами, чтобы программа проходила проверку верификатором Dafny. Обучение включало LoRA SFT и LoRA GRPO с вознаграждением на основе результатов верификатора; при этом модель обучали сохранять исходную программу и её спецификацию.

Модель имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM, 1,5 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. В README указана точность pass@1 51,16% на 733 задачах очищенного DafnyBench против 11,19% у базовой модели. Это специализированный результат на конкретном бенчмарке, поэтому он не гарантирует успешную верификацию произвольных программ. Для загрузки доступны объединённые веса; LoRA-адаптер GRPO рассчитан на применение поверх объединённой SFT-модели. Лицензия — CC BY-NC 4.0, допускающая использование с указанием авторства и ограничивающая коммерческое применение.

Сценарии применения

  • добавление инвариантов циклов в программы Dafny
  • подготовка Dafny-кода к формальной верификации
  • генерация полного варианта программы Dafny с инвариантами

Ограничения

Результат 51,16% pass@1 измерен на 733 задачах очищенного DafnyBench и не гарантирует успешную верификацию произвольного кода. Лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование.

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

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct_reform-dafny-loop-inv-gen_GRPO

Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct fine-tuned to add loop invariants to Dafny programs so that they verify, on ThuraAung1601/reform-dafny-loop-inv-gen: LoRA SFT followed by LoRA GRPO whose reward comes only from the Dafny verifier (Re:Form-style: syntax 0.2 / verified 1.0, with a faithfulness gate against editing the program or its spec). Trained without natural-language chain of thought: the output is the complete program.

DafnyBench-cleaned (pass@1, 733 tasks): 51.16% solved (base model: 11.19%).

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("ThuraAung1601/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct_reform-dafny-loop-inv-gen_GRPO")      # base + SFT + GRPO, merged
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ThuraAung1601/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct_reform-dafny-loop-inv-gen_GRPO")

The GRPO LoRA adapter alone is in lora/; it applies on top of the merged SFT model.

Prompt -- system message:

You are an expert in Dafny formal verification. You are given a Dafny program whose loops are missing their loop invariants. Output the complete program with loop invariants added so that it verifies with `dafny verify`. Do not change anything else in the program. Output only the program in a ```dafny code block.

user message: the program inside a ```dafny code block.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
b826bbd

0 моделей