/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
80,1 млн
Архитектура
bert · dense
Опубликована
7 мар 2025

LeanStateSearch2025.3

Сходство предложенийТекст → score3 профессии

BERT-модель для поиска релевантных посылок в Lean по состоянию математического доказательства.

68скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены11 мар 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 «Эмбеддинги» — 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

LeanStateSearch2025.3 — модель для поиска посылок в Lean по представлению текущего состояния доказательства. Она основана на архитектуре, описанной в статье «Assisting Mathematical Formalization with A Learning-based Premise Retriever». Репозиторий модели содержит веса Safetensors; архитектура — плотная BERT-модель примерно на 80,1 млн параметров с контекстом до 512 токенов.

Модель предназначена для поиска релевантных посылок при формализации математических доказательств в Lean: по состоянию доказательства она помогает находить утверждения, которые могут пригодиться в дальнейшем доказательстве. Метаданные классифицируют её задачу как sentence-similarity. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • Поиск подходящих утверждений для текущего состояния доказательства в Lean
  • Подбор посылок при формализации математической теоремы
  • Ранжирование утверждений Lean по сходству с целью доказательства

Ограничения

Предназначена для поиска посылок в Lean и не заявлена как универсальная модель для диалога или генерации доказательств. Контекст ограничен 512 токенами.

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

Model Card: Assisting Mathematical Formalization with A Learning-based Premise Retriever

Model Description

This model is the first version designed for premise retrieval in Lean, based on the state representation of Lean. The model follows the architecture described in the paper:

Assisting Mathematical Formalization with A Learning-based Premise Retriever

The model implementation and code are available at:

GitHub Repository

Try our model

Citation

If you use this model, please cite the following paper:

@misc{tao2025assistingmathematicalformalizationlearningbased,
      title={Assisting Mathematical Formalization with A Learning-based Premise Retriever}, 
      author={Yicheng Tao and Haotian Liu and Shanwen Wang and Hongteng Xu},
      year={2025},
      eprint={2501.13959},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2501.13959}, 
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertModel
Ревизия весов
b350739

0 моделей