OpenCodeReasoning-Nemotron-1.1-7B — это модель большого языка (LLM), которая является производной от Qwen2.5-7B-Instruct (также известной как эталонная модель). Это модель рассуждения, которая предварительно обучается рассуждениям для генерации кода. Модель поддерживает длину контекста в 64 тыс. токенов. Ниже приведены средние результаты 64 оценок LiveCodeBench (v5) [2408-2501]. python только для окончательного блока кода решения в следующем формате: messages = [ { «role»: «user», «content»: Prompt.format(user=»Напишите программу для вычисления суммы первых $N$ чисел Фибоначчи») }, ] выходы = конвейер( messages, maxnewtokens=49152, ) print(outputs[0][«generated_text»][-1][‘content’]) @article{ahmad2025opencodereasoning, title={OpenCodeReasoning: Улучшение фильтрации данных для конкурентного кодирования}, автор={Васи Уддин Ахмад, Шон Нарентиран, Сомшубра Маджумдар, Александр Фичек, Сиддхартха Джайн, Джоселин Хуанг, Вахид Норузи, Борис Гинзбург}, год={2025}, eprint={2504.01943}, archivePrefix={arXiv}, PrimaryClass={cs.CL}, url={https://arxiv.org/abs/2504.01943}, } «` Тип архитектуры: Модель трансформатора с плотным декодированием. Сетевая архитектура: Qwen-7B-Instruct. Эта модель была разработана на основе…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Генерация кода Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: nvidia
Теги: qwen2, nvidia, code, conversational, en, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 13 | Загрузок: 337
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
