— Язык(и) (NLP): английский — Лицензия: Apache-2.0 — Точная настройка на основе модели: Qwen/Qwen2.5-1.5B — Контекстное окно: 131 072 токена — Параметры: 1,7 миллиарда Модель Palmyra-mini-мышления демонстрирует исключительную производительность в сложных математических рассуждениях и соревновательном программировании. Его возможности подчеркиваются выдающейся оценкой 0,886 в тесте MATH500, демонстрирующей надежную способность решать сложные математические задачи. Сила модели в количественных задачах дополнительно подтверждается ее баллом 0,8287 по «gsm8k (строгое соответствие)», что демонстрирует умение выполнять многоэтапные арифметические рассуждения. Кроме того, модель доказывает свою способность решать проблемы высокого уровня, получив оценку 0,8 по шкале AMC23. Модель также демонстрирует большой потенциал в области кодирования, получив оценку 0,5631 по «Codeforces (passrate)» и 0,5481 по «Olympiadbench (extractivematch)», что указывает на компетентность в генерировании правильных решений задач программирования. В этом разделе представлена подробная разбивка производительности модели Palmyra с мини-мышлением по стандартизированному набору отраслевых тестов. Данные представлены в исходном порядке от источника…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Математика Логика и рассуждение Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: Writer
Теги: qwen2, Coder, Math, thinking, reasoning, conversational, en, text-generation-inference
Лайков: 26 | Загрузок: 102
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
