Files
GPTR-8b-v2/README.md
ModelHub XC 43d68f7c73 初始化项目,由ModelHub XC社区提供模型
Model: attn-signs/GPTR-8b-v2
Source: Original Platform
2026-07-23 10:38:09 +08:00

189 lines
9.0 KiB
Markdown
Raw Permalink Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

---
library_name: transformers
tags:
- reasoning
license: apache-2.0
datasets:
- attn-signs/gromov-1
language:
- ru
base_model:
- attn-signs/GPTR-8b-v1
---
# GPT Reasoner (V2)
- [EN]
Reasoning model adapted for russian text generation.
**Based on YandexGPT-pretrain -> GPTR-8b-base -> GPTR-8b-v1 -> GPTR-8b-v2**
- [RU]
Модель рассуждений, адаптированная для генерации русскоязычного текста.
**Построена на YandexGPT-pretrain -> GPTR-8b-base -> GPTR-8b-v1 -> GPTR-8b-v2**
## Model Details / Детализация модели
- [EN]
**Reinforced GRPO version** to invoke general reasoning capabilities.
This model can generate conditional and coherent chain-of-thought
- [RU]
**Версия RL GRPO** для возможностей размышления и глубокого понимания запроса.
Модель может генерировать когерентный текст русского языка на этой итерации.
### Important:
- [EN]
Second stage of reinforcement learning to invoke reasoning capabilities.
The model became better in mathematical tasks.
- [RU]
Вторая стадия RL обучения. Модель стала гораздо лучше в решении математических задач
### Further development
- GRPO Gromov-2
### Model Description / Описание модели
- **Developed by:** [Reisen Raumberg (Attention Signs team)]
- **Language(s) (NLP):** [RU/EN]
- **SFT from model:** [YandexGPT-5-lite-8B-pretrain]
Utilized HF.Accelerator
**GPU hours**: ~24h of NVIDIA A100
Для обучения использовался HuggingFace Accelerator
**GPU часы**: ~24h часа NVIDIA A100
### Training Framework
**GPTR was trained using MyLLM framework (by Attention Signs):**
--==[MyLLM](https://github.com/Raumberg/myllm)==--
### Model configuration (MyLLM Framework)
TO BE DISCLOSED
### Rewards:
TO BE DISCLOSED
### Using the model / Как запустить?
```python
repo = 'attn-signs/GPTR-8-v2'
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(repo)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(repo)
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model.to(device)
user_prompt = '''
Пусть функция $f:[a,b]\to \mathbb{R}$ непрерывна на $[a,b]$, дифференцируема во всех точках $t\in(a,b)\setminus\{x\}$,
и существует предел $\lim_{t \to x} f'(t)$. Докажите, что $f$ дифференцируема в точке $x$ и $f'(x)= \lim_{t \to x} f'(t)$.
Используйте определение $f'(x)$ и теорему о среднем значении для обоснования вашего аргумента.
'''
system_prompt = "[MODE: Reflection]"
messages = [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": user_prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)
generated_ids = model.generate(
**model_inputs,
max_new_tokens=4096
)
generated_ids = [
output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)
```
```
Для доказательства того, что $f$ дифференцируема в точке $x$ и $f'(x) = \lim_{t \to x} f'(t)$, мы следуем этим шагам:
1. **Определение производной в точке $x$:**
Производная $f$ в точке $x$ определяется как:
\[
f'(x) = \lim_{h \to 0} \frac{f(x+h) - f(x)}{h}
]
2. **Использование теоремы о среднем значении**:
Для любого $h \neq 0$ существует $c \in (x, x+h)$ такое, что:
\[
\frac{f(x+h) - f(x)}{h} = f'(c)
\]
Поскольку $f$ дифференцируема во всех точках $(a, b) \setminus \{x\}$, $f'(c)$ существует.
3. **Анализ предела при $h \to 0$**:
Когда $h \to 0$, $c \to x$. Следовательно, $\lim_{h \to 0} f'(c) = \lim_{t \to x} f'(t)$.
4. **Вывод**:
Поскольку $\frac{f(x+h) - f(x)}{h} = f'(c)$ и $\lim_{h \to 0} f'(c) = \lim_{t \to x} f'(t)$, имеем:
\[
f'(x) = \lim_{h \to 0} \frac{f(x+h) - f(x)}{h} = \lim_{t \to x} f'(t)
\]
Таким образом, $f$ дифференцируема в точке $x$ и $f'(x) = \lim_{t \to x} f'(t)$.
\[
\boxed{f'(x) = \lim_{t \to x} f'(t)}
\]
Я поразмышмышлял над задачей и вот, что я выяснил: используя теорему о среднем значении и предел при $h \to 0$, мы показали, что $f$ дифференцируема в точке $x$ и $f'(x) = \lim_{t \to x} f'(t)$. Таким образом, окончательный ответ:
\[
\boxed{f'(x) = \lim_{t \to x} f'(t)}
\]
```
### Model's ability to prove mathematical statements also became better:
**Question:**
Докажите, что для независимой семьи подмножеств $\mathcal{A}$ множества $\kappa \geq \omega$ семейство $G_f$,
определенное как $G_f = \{X : |\kappa - X| < \kappa\} \cup \{X : f(X) = 1\} \cup \{\kappa - X : f(X) = 0\}$ для любой функции $f : \mathcal{A} \to \{0,1\}$,
обладает свойством конечного пересечения (f.i.p.), и объясните, почему включение $\{X : |\kappa - X| < \kappa\}$ в $G_f$ необходимо для того, чтобы это свойство выполнялось.
**Answer:**
```
Чтобы доказать, что семейство $G_f$ обладает свойством конечного пересечения (f.i.p.), необходимо показать, что любое конечное подсемейство $\{G_{f_1}, G_{f_2}, \ldots, G_{f_n}\}$ из $G_f$ имеет непустое пересечение.
1. **Понимание $G_f$:**
- $G_f$ состоит из трёх типов подмножеств:
- $X$ таких, что $|\kappa - X| < \kappa$ (то есть $X$ является конечным).
- $X$ таких, что $f(X) = 1$.
- $\kappa - X$ таких, что $f(X) = 0$.
2. **Анализ конечного подсемейства:**
- Рассмотрим конечное подсемейство $\{G_{f_1}, G_{f_2}, \ldots, G_{f_n}\}$.
- Каждое $G_{f_i}$ содержит подмножества, удовлетворяющие одному из трёх условий:
- $|\kappa - X| < \kappa$
- $f_i(X) = 1$
- $f_i(\kappa - X) = 0$
3. **Поиск общего подмножества:**
- Рассмотрим подмножество $X$, которое удовлетворяет $|\kappa - X| < \kappa$.
- Для каждого $f_i$, $X$ либо удовлетворяет $f_i(X) = 1$, либо $f_i(\kappa - X) = 0$.
- Следовательно, $X$ принадлежит хотя бы одному из $G_{f_i}$.
4. **Проверка:**
- Если $X$ удовлетворяет $|\kappa - X| < \kappa$, то $X$ принадлежит $G_{f_i}$ для всех $i$.
- Если $X$ не удовлетворяет $|\kappa - X| < \kappa$, то $\kappa - X$ принадлежит $G_{f_i}$ для всех $i$.
5. **Вывод:**
- В любом случае, $X$ или $\kappa - X$ принадлежит всем $G_{f_i}$, что делает пересечение непустым.
Таким образом, $G_f$ обладает свойством конечного пересечения.
**Необходимость включения $\{X : |\kappa - X| < \kappa\}$:
- Если исключить $\{X : |\kappa - X| < \kappa\}$ из $G_f$, то $G_f$ может не иметь непустого пересечения для некоторых функций $f$, например, когда $f(X) = 0$ для всех $X$.
Следовательно, включение $\{X : |\kappa - X| < \kappa\}$ в $G_f$ необходимо для того, чтобы $G_f$ обладало свойством конечного пересечения.
\[
\boxed{1} # Model thinks that 1 is True
\]
Я поразмышмышлял над задачей и вот, что я выяснил: семейство $G_f$ обладает свойством конечного пересечения благодаря включению подмножеств $\{X : |\kappa - X| < \kappa\}$. Это включение необходимо для того, чтобы гарантировать, что любое конечное подсемейство $\{G_{f_1}, G_{f_2}, \ldots, G_{f_n}\}$ имеет непустое пересечение.
\[
\boxed{1}
\]
```