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
adalaw/MAmmoTH-7B-Mistral-MFT — языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученная методом Masked Thought Fine-Tuning (MFT), вариантом supervised fine-tuning. Она предназначена для генерации текста при решении математических задач. В README приведены результаты на GSM8K и MATH, полученные с помощью скриптов Hybrid decoding из проекта MAmmoTH; в этих тестах модель набрала 77,10 и 41,2 соответственно. Модель опубликована в формате safetensors, максимальная длина контекста — 32 768 токенов. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
решение школьных математических задач GSM8K
решение задач из математического бенчмарка MATH
генерация текстовых решений математических задач
Ограничения
В README приведены результаты только для GSM8K и MATH; они получены с конкретными скриптами Hybrid decoding, поэтому могут не переноситься на другие настройки. Лицензия и языковое покрытие в предоставленных данных не описаны.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
The model is trained with Masked Thought Fine-Tuning (MFT), a simple variant of standard Supervised Fine-Tuning (SFT). You can refer to our code and paper below.