/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
6,5 млрд
Размер весов
27,6 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
llama · dense
Опубликована
5 фев 2024

deepseek-math-7b-rl

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

DeepSeekMath-7B-RL — текстовая модель DeepSeek для генерации ответов и решения математических задач.

2 432скачиваний за 30 дней102лайкавеса обновлены19 мар 2024

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

DeepSeekMath-7B-RL — языковая модель DeepSeek, ориентированная на математические задачи. Это плотная авторегрессионная модель семейства LLaMA с 6,5 млрд параметров, работающая с текстом и имеющая контекст до 4096 токенов. В метаданных также указана возможность диалогового взаимодействия.

Модель подходит для генерации текстовых ответов и решения математических задач в диалоге. В карточке не приведены подробные результаты оценки, перечень поддерживаемых языков или конкретные математические области, поэтому её точность и охват задач по README определить нельзя. Репозиторий содержит веса PyTorch и safetensors; лицензия указана как other, без уточнения условий в предоставленных данных.

Сценарии применения

  • решение математических задач в диалоге
  • генерация пошаговых математических рассуждений
  • ответы на вопросы по математике
  • создание текстовых объяснений к вычислениям

Ограничения

В предоставленной карточке нет результатов тестирования и подробного описания языкового охвата, поэтому качество ответов и область надёжного применения оценить нельзя. Условия лицензии с обозначением other не раскрыты.

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

1. Introduction to DeepSeekMath

See the Introduction for more details.

2. How to Use

Here give some examples of how to use our model.

Chat Completion

❗❗❗ Please use chain-of-thought prompt to test DeepSeekMath-Instruct and DeepSeekMath-RL:

  • English questions: {question}\nPlease reason step by step, and put your final answer within \boxed{}.

  • Chinese questions: {question}\n请通过逐步推理来解答问题,并把最终答案放置于\boxed{}中。

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, GenerationConfig

model_name = "deepseek-ai/deepseek-math-7b-instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")
model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(model_name)
model.generation_config.pad_token_id = model.generation_config.eos_token_id

messages = [
    {"role": "user", "content": "what is the integral of x^2 from 0 to 2?\nPlease reason step by step, and put your final answer within \\boxed{}."}
]
input_tensor = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(input_tensor.to(model.device), max_new_tokens=100)

result = tokenizer.decode(outputs[0][input_tensor.shape[1]:], skip_special_tokens=True)
print(result)

Avoiding the use of the provided function apply_chat_template, you can also interact with our model following the sample template. Note that messages should be replaced by your input.

User: {messages[0]['content']}

Assistant: {messages[1]['content']}<|end▁of▁sentence|>User: {messages[2]['content']}

Assistant:

Note: By default (add_special_tokens=True), our tokenizer automatically adds a bos_token (<|begin▁of▁sentence|>) before the input text. Additionally, since the system prompt is not compatible with this version of our models, we DO NOT RECOMMEND including the system prompt in your input.

3. License

This code repository is licensed under the MIT License. The use of DeepSeekMath models is subject to the Model License. DeepSeekMath supports commercial use.

See the LICENSE-MODEL for more details.

4. Contact

If you have any questions, please raise an issue or contact us at service@deepseek.com.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
f3cd419

0 моделей