/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
1,5 млрд
Размер весов
7,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-Math-1.5B
Библиотека
transformers
Опубликована
17 мая 2025

One-Shot-RLVR-Qwen2.5-Math-1.5B-pi1

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на одном примере модель Qwen2.5-Math-1.5B для генерации решений математических задач.

268скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 мая 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.

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

Это дообученная модель Qwen2.5-Math-1.5B от ypwang61, представленная в работе «Reinforcement Learning for Reasoning in Large Language Models with One Training Example». Она предназначена для генерации текста и решений математических задач; дообучение выполнено методом RLVR на наборе One-Shot-RLVR-Datasets с одним обучающим примером.

Модель имеет плотную архитектуру Qwen2, содержит 1,5 млрд параметров и использует Transformers и формат Safetensors. Максимальный нативный контекст — 4096 токенов. Базовая модель рассчитана на математику на английском и китайском языках; отдельные языковые характеристики производной модели в карточке не описаны.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не приводит результатов оценки качества или подробностей о границах применения, поэтому численные заявления о её точности сделать нельзя.

Сценарии применения

  • генерация пошаговых решений математических задач
  • получение текстовых ответов на математические вопросы
  • эксперименты с RLVR-обучением на малом числе примеров

Ограничения

Контекст ограничен 4096 токенами; README не содержит результатов оценки качества, поэтому точность модели по нему определить нельзя.

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

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
776538c

0 моделей