/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1,5 млрд
Размер весов
3,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-1.5B-Instruct
Опубликована
25 ноя 2024

llm_calculator_v0.1

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная дообученная Qwen2.5-1.5B-Instruct выполняет текстовые запросы на сложение, вычитание и умножение чисел до 10 цифр.

25скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены25 ноя 2024

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

yuyijiong разработал экспериментальную разговорную языковую модель-калькулятор на основе Qwen2.5-1.5B-Instruct. Это плотная модель Qwen2 с 1,5 млрд параметров, предназначенная для генерации ответов с вычислениями в тексте; поддерживает контекст до 32 768 токенов и английский язык. Версия 0.1 выполняет сложение, вычитание и умножение чисел до 10 цифр: сложение — нескольких чисел, вычитание и умножение — двух чисел.

Для вычислений модель использует цепочку рассуждений, поэтому ответы могут формироваться долго. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • сложение нескольких чисел до 10 цифр
  • вычитание двух чисел
  • умножение двух чисел
  • получение пошагового объяснения арифметического вычисления

Ограничения

Версия 0.1 поддерживает только сложение, вычитание и умножение; вычитание и умножение ограничены двумя числами. Вычисления через цепочку рассуждений могут занимать много времени.

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

A language model with calculator-like functionality

  • Supports up to 10 digit calculations
  • Nearly 100% accuracy
  • It use CoT to calculate, so the calculation process may be lengthy
  • v0.1 only support addition, subtraction and multiplication.
  • Addition supports the addition of multiple numbers, while subtraction and multiplication currently only supports operations with two numbers

Quickstart

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "yuyijiong/llm_calculator_v0.1"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

#addition
prompt = "1234+12345+123456=?"

#subtraction
prompt="1234-12345=?"

#multiply
prompt="1234*12345=?"

messages = [

    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)
generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=4096,
    do_sample=False,
)
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

Example

Q: 3563+123=?

A:
calculate 23 * 541:
(1, 1) 3 * 1 -> 3 + carry -> 3 -> [3] & carry 0 -> [3]
(1, 2) 3 * 4 -> 12 + carry -> 12 -> [2] & carry 1 -> [20]
(1, 3) 3 * 5 -> 15 + carry -> 16 -> [6] & carry 1 -> [1600]
temp result: 1623
(2, 1) 2 * 1 -> 2 + carry -> 2 -> [2] & carry 0 -> [20]
(2, 2) 2 * 4 -> 8 + carry -> 8 -> [8] & carry 0 -> [800]
(2, 3) 2 * 5 -> 10 + carry -> 10 -> [0] & carry 1 -> [10000]
temp result: 10820
gather temp results: 1623 + 10820

calculate 1623 + 10820:

calculate 1623 + 10820:
(1) 3 + 0 + carry -> 3 -> [3] & carry 0
(2) 2 + 2 + carry -> 4 -> [4] & carry 0
(3) 6 + 8 + carry -> 14 -> [4] & carry 1
(4) 1 + 0 + carry -> 2 -> [2] & carry 0
(5) 0 + 1 + carry -> 1 -> [1] & carry 0
gather results: 12443
final answer: 12443

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
4cd59cf

0 моделей