/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
1,5 млрд
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-Math-1.5B
Библиотека
transformers
Опубликована
25 янв 2025

Ссылки

Hugging Face

R1-Qwen2.5-Math-1.5B

pe-nlp
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на Sky-T1 модель Qwen2.5-Math-1.5B для генерации текста и решений математических задач.

20скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 янв 2025

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

pe-nlp/R1-Qwen2.5-Math-1.5B — дообученная pe-nlp модель на базе Qwen/Qwen2.5-Math-1.5B, обученная на датасете Sky-T1. Она предназначена для генерации текста и может использоваться для получения решений математических задач. Модель построена на плотной архитектуре Qwen2, содержит 1,5 млрд параметров и принимает текстовый ввод, выдавая текст. Нативная длина контекста — 4096 токенов.

Базовая модель ориентирована на математические задачи на английском и китайском языках, но README не подтверждает языковой охват именно этой версии. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует сверить с лицензией репозитория.

Сценарии применения

  • получение пошаговых решений математических задач
  • генерация текстовых ответов на математические вопросы
  • эксперименты с дообучением компактных математических языковых моделей

Ограничения

README не содержит результатов оценки и описания ограничений; базовая модель ориентирована на английский и китайский языки, но языки этой дообученной версии отдельно не подтверждены. Лицензия указана как other, поэтому перед применением нужно проверить условия репозитория.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
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.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

Открыть на Hugging Face

original

This model is a fine-tuned version of Qwen/Qwen2.5-Math-1.5B on the Sky-T1 dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 1e-05
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 8
  • gradient_accumulation_steps: 12
  • total_train_batch_size: 96
  • total_eval_batch_size: 64
  • optimizer: Use adamw_torch with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 2.0

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.46.1
  • Pytorch 2.4.0a0+f70bd71a48.nv24.06
  • Datasets 3.1.0
  • Tokenizers 0.20.3

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
5193ba6

0 моделей

    Создать бенчмарк