수학, 코드 트레이싱, 논리, 물리, 화학, 생물, 지구과학, 한국사, 미적분 등 119개 카테고리의 문제를 단계별로 풀이한다. 스펙
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3 excerptslicense: apache-2.0 language: ko tags: reasoning math code from-scratch korean gpt pipelinetag: text-generation model-index: name: SOVYN-85M results: task: type: reasoning name: Custom Reasoning Benchmark metrics: type: accuracy value: 86.5 name: Overall…
bash pip install torch safetensors tokenizers huggingface_hub python import torch from safetensors.torch import load_file from tokenizers import Tokenizer from huggingface_hub import hf_hub_download # 다운로드 model_path = hf_hub_download("SOVYN/SOVYN-85M", "model.safetensors") tok_path = hf_hub_download("SOVYN/SOVYN-85M", "tokenizer.json") code_path = hf_hub_download("SOVYN/SOVYN-85M", "model.py") # 아키텍처 로드 import importlib.util spec = importlib.util.spec_from_file_location("model", code_path) mod = importlib.util.module_from_spec(spec) spec.loader.exec_module(mod) # 모델 로드 model = mod.SOVYN85M() state_dict = load_file(model_path) state_dict = {k: v.float() for k, v in state_dict.items()} model.load_state_dict(state_dict) model.eval() tokenizer = Tokenizer.from_file(tok_path) # 추론 prompt = "문제: 3x + 7 = 22일 때, x의 값을 구하시오.\n풀이:\n" ids = torch.tensor([tokenizer.encode(prompt).ids]) out = model.generate(ids, max_new_tokens=200, temperature=0.3) print(tokenizer.decode(out[0].tolist())) 문제: {내용} 풀이:수학, 코드 트레이싱, 논리, 물리, 화학, 생물, 지구과학, 한국사, 미적분 등 119개 카테고리의 문제를 단계별로 풀이한다. 스펙
SOVYN/SOVYN-85M