/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
30,5 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
10 авг 2026

memagent-readtwice-rewrite1024-repair-sft

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Дообученная модель Qwen2 класса 7B для диалоговой генерации и ответов на вопросы по длинным документам через протокол ReadTwice.

23скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

MemAgent ReadTwice Rewrite-1024 Repair SFT — это объединённый чекпойнт Qwen2ForCausalLM класса 7B, обученный командой или автором репозитория Xirui1208 как продолжение SFT-модели ReadTwice Rewrite-1024. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на вопросы по длинным документам с использованием протокола ReadTwice: текст обрабатывается секциями, а компактная память объёмом до 1 024 токенов полностью заменяется по мере чтения. В обучении использованы длинные сценарии исправления и задачи переноса между типами заданий.

В README приведены результаты оценивания на контекстах до 448 тыс. токенов в протоколе ReadTwice, а также результаты на наборах LongBench. При этом собственный предел позиций конфигурации составляет 32 768 токенов; для длинных запросов в оценивании применялось масштабирование YaRN. Чекпойнт опубликован в формате safetensors, библиотека — Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по длинным документам
  • поиск фактов в длинном контексте с пошаговой обработкой секций
  • анализ многостраничных материалов с ограниченной памятью
  • диалоговое применение к длинному тексту
  • оценивание и эксперименты с протоколом ReadTwice

Ограничения

В конфигурации указан предел 32 768 позиций; обработка документов длиной 224K–448K токенов опирается на протокол ReadTwice с секциями и масштабирование YaRN. Лицензия не приведена в доступных данных.

Для каких профессий подходит11

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

MemAgent ReadTwice Rewrite-1024 Repair SFT

This private repository contains the merged Hugging Face checkpoint for the best evaluated ReadTwice SFT continuation (global_step_320).

Training

  • Architecture: Qwen2ForCausalLM (7B class)
  • Initialization: ReadTwice Rewrite-1024 SFT step286 (weights-only warm restart)
  • Continuation contract: readall-repair-formal-v1
  • Training: one epoch, 8 GPUs, 8,100 trajectories
  • Added data: long-horizon 56K/112K/224K/448K repair plus multi-type transfer tasks
  • Memory operation: complete replacement, 1,024-token memory limit

Selected evaluation results

Under the sealed ReadTwice complete-rewrite protocol (128 examples per length):

RULER-HotpotQA contextEMF1Sub-EM
224K53.1269.1371.88
448K55.4771.3275.00

Additional results: LongBench-v1 five-task mean 39.63; LongBench-v2 accuracy 31.81%, boxed-format validity 100%.

Runtime note

The checkpoint config has a native 32,768 position limit. The reported 224K/448K document evaluations process 5,000-token sections through the ReadTwice protocol; inference used runtime YaRN scaling where required by long per-call prompts.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Репозиторий недоступен на Hugging Face.

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
d72d6d8

0 моделей