Replication of method from AlphaMath Almost Zero: Process Supervision without Process.
See https://github.com/MARIO-Math-Reasoning/Super_MARIO/tree/main for inference procedure.
Характеристики
- Контекст
- 4 096 токенов
- Параметры
- 6,5 млрд
- Размер весов
- 13,8 ГБ
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- deepseek-math-7b-base
- Опубликована
- 27 июн 2024
Ссылки
alphamath_round2
Дообученная модель DeepSeekMath для генерации текста в математических сценариях с воспроизведением метода AlphaMath Almost Zero.
18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 июл 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
jayoohwang/alphamath_round2 — дообученная на базе deepseek-ai/deepseek-math-7b-base модель семейства Llama с 6,5 млрд параметров. В README указано, что она воспроизводит метод из работы «AlphaMath Almost Zero: Process Supervision without Process». Модель предназначена для генерации текста в математических сценариях; метаданные также отмечают поддержку диалогового режима. Контекст модели составляет 4096 токенов, веса опубликованы в формате Safetensors. Лицензия — MIT.
Карточка ссылается на процедуру инференса, но ссылка в доступном README не заполнена, поэтому способ запуска и особенности применения метода из карточки установить нельзя.
Сценарии применения
- генерация решений математических задач
- диалоговые ответы на математические вопросы
- эксперименты с методом AlphaMath Almost Zero
Ограничения
README не содержит заполненной ссылки на процедуру инференса и не приводит оценок качества; длина контекста составляет 4096 токенов.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модельIV.6Отраслевые задачиНаучные исследования, математика и новые материалыAI помогает формировать гипотезы, анализировать научные данные и ускорять открытие новых материалов и методов.39 задач4 120моделейI.13Универсальные способностиСимуляция, моделирование и открытие новогоAI помогает исследовать сложные системы, проверять сценарии и искать новые конструкции, закономерности или гипотезы.18 задач1 577моделей
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
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 1a7afc0