/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1,5 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-1.5B
Библиотека
transformers
Опубликована
11 фев 2025

QVikhr-2.5-1.5B-Instruct-r

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Русско-английская инструктивная языковая модель на 1,5 млрд параметров для диалогов и решения математических задач, дообученная на русскоязычных математических данных.

131скачиваний за 30 дней31лайквеса обновлены11 фев 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.

  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

QVikhr-2.5-1.5B-Instruct-r — русско-английская инструктивная языковая модель команды Vikhrmodels, дообученная на математических данных ru Math и GSM8K с этапом выравнивания GRPO. Она предназначена для диалоговой генерации текста и решения математических задач, особенно на русском языке.

Модель основана на плотной авторегрессионной архитектуре Qwen2ForCausalLM и содержит 1,5 млрд параметров. Работает с текстом, поддерживает русский и английский языки; размер контекстного окна — 32 768 токенов. Для запуска используется библиотека Transformers; доступны варианты конвертации в GGUF и MLX с квантованием 4 и 8 бит.

Модель подходит для ответов на математические вопросы и выполнения инструкций на русском и английском языках. Небольшой размер может ограничивать качество на сложных задачах и длинных рассуждениях. Лицензия Apache-2.0.

Сценарии применения

  • решение математических задач на русском языке
  • ответы на школьные задачи по математике
  • решение задач из GSM8K
  • диалоговые ответы на русском и английском языках
  • выполнение текстовых инструкций

Ограничения

Модель содержит 1,5 млрд параметров, поэтому качество на сложных математических задачах и длинных рассуждениях может быть ограничено. Пример ответа в README содержит фактические ошибки, поэтому ответы следует проверять.

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

💨 QVikhr-2.5-1.5B-Instruct-r

Инструктивная модель на основе QVikhr-2.5-1.5B-Instruct-r, обученная на русскоязычном датасете ru Math.

Quantized variants:

Особенности:

Описание:

Vikhrmodels/QVikhr-2.5-1.5B-Instruct-r представляет собой языковую модель, прошедшую специализированное обучение с использованием метода RuMath.

Обучение:

Этап алайнмента с GRPO

Обучили на https://huggingface.co/datasets/Vikhrmodels/russian_math и GSM8k

Пример кода для запуска:

Рекомендуемая температура для генерации: 0.4.

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# Load the model and tokenizer
model_name = "Vikhrmodels/QVikhr-2.5-1.5B-Instruct-r"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# Prepare the input text
SYSTEM_PROMPT = """
Отвечай в таком формате:
<reasoning>
...
</reasoning>
<answer>
...
</answer>
"""

input_text = "Напиши краткое описание книги Гарри Поттер."

messages = [
    {'role': 'system', 'content': SYSTEM_PROMPT},
    {"role": "system", "content": "Вы — Vikhr, ИИ помощник, созданный компанией Vikhr models для предоставления полезной, честной и безопасной информации."},
    {"role": "user", "content": input_text},
]

# Tokenize and generate text
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, truncation=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt")
output = model.generate(
    input_ids,
    max_length=1512,
    temperature=0.4,
)

# Decode and print result
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

Ответ модели:

Краткое описание книги "Гарри Поттер"

"Гарри Поттер" – это серия книг о мальчике-волшебнике, который обнаруживает в себе силу волшебства после того, как его семья умирает от злого колдуна Драко Малфоя. Главный герой, Гарри Поттер, живёт с родителями на окраине Хогвартса, школы магии и волшебства. В детстве Гарри встречает своего лучшего друга Рона Уизли и его тётку Гермиону Грейнджер. Они вместе отправляются в Хогвартс, где начинают учиться волшебству. В ходе учебы Гарри знакомится с другими учениками: Слизеринами (главные антагонисты) и Хогвартсом как место обучения магии. Самым важным событием в жизни Гарри становится то, что он узнаёт о своем происхождении – он является последним из семьи Поттеров, которые когда-то владели всеми знаниями о волшебстве. Это знание открывает ему путь к своей миссии – борьбе против темных сил, которые стремятся уничтожить волшебство. По мере развития сюжета Гарри сталкивается с различными препятствиями, включая преследование со стороны Драко Малфоя и его друзей, а также внутренние конфликты внутри самого Хогвартса. Однако благодаря поддержке своих друзей и новых знакомых, таких как Философский камень, Гарри продолжает свой путь к победе над темными силами. В конце концов, Гарри и его друзья успешно борются с темными силами, восстанавливают мир в Хогвартсе и получают признание за свои поступки. Книги завершаются тем, что Гарри готовится стать волшебником, но его будущее ещё не определено.

Авторы

@inproceedings{nikolich2024vikhr,
  title={Vikhr: Advancing Open-Source Bilingual Instruction-Following Large Language Models for Russian and English},
  author={Aleksandr Nikolich and Konstantin Korolev and Sergei Bratchikov and Nikolay Kompanets and Igor Kiselev and Artem Shelmanov},
  booktitle={Proceedings of the 4th Workshop on Multilingual Representation Learning (MRL) @ EMNLP-2024},
  year={2024},
  publisher={Association for Computational Linguistics},
  url={https://arxiv.org/pdf/2405.13929}
}

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
75879cf

0 моделей