Дообученная Llama-модель для уточнения математических документов через генерацию программ.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Math-doc-refining-lm — языковая модель, разработанная на основе gair-prox/RedPJ-ProX-0.7B и дообученная для уточнения математических документов посредством генерации программ. Её можно применять к математическим корпусам предобучения, например Open-Web-Math.
Модель построена на плотной архитектуре Llama и содержит около 710 млн параметров. Она принимает текст и генерирует текст; в первую очередь предназначена для англоязычных материалов. Максимальная длина контекста составляет 2048 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors под лицензией Apache-2.0.
Контекст ограничен 2048 токенами. В карточке не приведены результаты оценки качества и подробности сценариев применения.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Math-doc-refining-lm is an adapted 0.7B-ProX model, fine-tuned for doc level refining via program generation, and can be applied over math pre-training corpus such as open-web-math.
@article{zhou2024programming,
title={Programming Every Example: Lifting Pre-training Data Quality like Experts at Scale},
author={Zhou, Fan and Wang, Zengzhi and Liu, Qian and Li, Junlong and Liu, Pengfei},
journal={arXiv preprint arXiv:2409.17115},
year={2024}
}
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…