Компактная модель семейства LLaMA на 24,8 млн параметров для экспериментов с авторегрессионной генерацией текста и языковым моделированием.
Подходит для: эксперименты с генерацией коротких текстовых продолжений · изучение обучения авторегрессионных языковых моделей · тестирование и сравнение небольших LLaMA-моделей
Дообученная методом ReFT модель Code Llama для генерации пошаговых решений математических задач GSM8k.
Подходит для: решение текстовых математических задач начального уровня · генерация пошаговых рассуждений для арифметических задач · создание кандидатов ответов для GSM8k
Экспериментальная чат-модель Qwen3 на 1,36 млрд параметров, дообученная методом GRPO для решения математических задач.
Подходит для: Решение арифметических задач начальной школы · Пошаговое рассуждение над математическими задачами · Оценка математических навыков на MathCAMPS
Базовая языковая модель Quasar с 8,6 млрд параметров для продолжения предобучения, дообучения и исследований децентрализованного обучения.
Подходит для: продолжение предобучения языковой модели · адаптация модели к предметной области · дообучение для прикладных языковых задач
Производная модели lqtrung1998/Codellama-7b-hf-ReFT-GSM8k. Дообученная методом ReFT модель Code Llama для генерации пошаговых решений математических задач GSM8k.
Подходит для: решение текстовых математических задач начального уровня · генерация пошаговых рассуждений для арифметических задач · создание кандидатов ответов для GSM8k
Производная модели lqtrung1998/Codellama-7b-hf-ReFT-GSM8k. Дообученная методом ReFT модель Code Llama для генерации пошаговых решений математических задач GSM8k.
Подходит для: решение текстовых математических задач начального уровня · генерация пошаговых рассуждений для арифметических задач · создание кандидатов ответов для GSM8k