p2s
Merged checkpoint produced by the standalone Delta-P2S experiment package.
Training base: ./runs/metamath_llama_SameFormula-S13/init/p2s
Training directory: ./runs/metamath_llama_SameFormula-S13/train/p2s
Характеристики
- Контекст
- 4 096 токенов
- Параметры
- 12,9 млрд
- Размер весов
- 26 ГБ
- Архитектура
- llama · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 1 сен 2026
Ссылки
DeltaP2S-Llama2-13B-P2S-MetaMath-S13
Экспериментальный объединённый чекпойнт семейства Llama на 12,9 млрд параметров для генерации текста, связанный с проектом MetaMath.
23скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 сен 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
DeltaP2S-Llama2-13B-P2S-MetaMath-S13 — объединённый чекпойнт, созданный экспериментальным пакетом Delta-P2S. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 12,9 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста; в README указана связь с экспериментом MetaMath и формулами, но конкретные сценарии применения не описаны. Модель принимает текст и генерирует текст, использует Transformers и формат safetensors, а её контекст ограничен 4096 токенами. Язык обучения или основной язык по доступным данным определить нельзя. Условия лицензии в предоставленных материалах не указаны.
Сценарии применения
- генерация текста по текстовому запросу
- эксперименты с генерацией математических рассуждений
Ограничения
README не описывает качество, конкретные сценарии использования или условия лицензирования; контекст модели ограничен 4096 токенами.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- c8980fb