Этот репозиторий содержит квантованные версии модели GetSoloTech/Gemma3-Code-Reasoning-4B GGUF (GGML Universal Format), оптимизированные для локального вывода с различными уровнями квантования для балансировки производительности и использования ресурсов. Это версия gemma-3-4b, настроенная на основе LoRA, специально оптимизированная для задач соревновательного программирования и анализа кода. Модель была обучена на высококачественном наборе данных Code-Reasoning, чтобы расширить ее возможности в решении сложных задач программирования с подробным обоснованием. — Расширенное рассуждение кода: специально обучено решению конкурентных задач программирования — Возможности мышления: наследует расширенные возможности рассуждения от базовой модели — Высококачественные решения: обучение на решениях с процентом прохождения тестовых случаев ≥85% — Структурированный вывод: оптимизирован для создания обоснованных программных решений — Эффективное обучение: используются адаптеры LoRA для эффективного обновления параметров — Несколько уровней квантования: доступны в различных форматах GGUF для различных аппаратных возможностей — Температура: 1,0 — Top-p: 0,95 — Top-k: 64 — Максимальное количество новых токенов: 4096 (регулируется в зависимости от сложности задачи) — Штраф за повтор: 1,1 Ожидается, что эта точно настроенная модель покажет…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Генерация кода Логика и рассуждение Диалог / чат
Языки программирования:
Python C++
Задача: Генерация текста
Автор: GetSoloTech
Теги: gguf, coding, reasoning, problem-solving, algorithms, python, c++, code-reasoning
Лайков: 5 | Загрузок: 198
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
