Эта модель связана с исследовательской работой: «Улучшает ли математическое мышление общие возможности LLM? Understanding Transferability of LLM Reasoning» 📄 Paper: 2507.00432 💻 Code: https://github.com/ReasoningTransfer/Transferability-of-LLM-Reasoning Math reasoning has become the poster child of progress in large language models (LLMs), with new models quickly outpassing human-level performance on benchmarks like MATH and AIME. Но по мере того, как таблицы лидеров по математике улучшаются каждую неделю, стоит спросить: отражают ли эти достижения более широкие способности к решению проблем или просто узкое переобучение? Эта модель представляет собой настроенную на RL-GRPO версию qwen3-14b, ориентированную на возможности математического мышления. Модель разработана в рамках исследования переносимости навыков математического мышления на общие языковые задачи. — Улучшает ли обучение математическому мышлению общие возможности LLM? — Как различные методы обучения (RL и SFT) влияют на переносимость? — Каков компромисс между специализированной математической успеваемостью и общими способностями? — Базовая модель: qwen3-14b — Метод обучения: RL-GRPO — Основная направленность: математическое мышление — Данные обучения: наборы данных, специфичные для математики — Архитектура: на основе трансформатора…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: ReasoningTransferability
Теги: qwen3, math-reasoning, transferability, RL-GRPO, research-paper, qwen, conversational, en
Лайков: 3 | Загрузок: 37
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
