Upload README.md with huggingface_hub

README.md

@@ -0,0 +1,101 @@
+---
+license: apache-2.0
+datasets:
+- dichspace/darulm
+- HuggingFaceFW/fineweb-2
+- RefalMachine/ruadapt_hybrid_instruct
+- t-tech/T-Wix
+language:
+- ru
+- en
+base_model:
+- Qwen/Qwen3-8B
+---
+<p align="left">
+  <a href="https://jle.hse.ru/article/view/22224"><b>Paper Link</b>👁️</a>
+  <br>
+  <a href="https://huggingface.co/RefalMachine/RuadaptQwen3-8B-Hybrid-GGUF"><b>GGUF</b>🚀</a>
+</p>
+<hr>
+
+# RU
+## Описание модели
+
+**Ruadapt** версия модели **Qwen/Qwen3-8B** c **гибридным ризонингом**. В модели был заменен токенизатор, затем произведено дообучение (Continued pretraining) на русскоязычном корпусе, после чего была применена техника **LEP (Learned Embedding Propagation)**.
+
+Благодаря новому токенизатору (расширенный tiktoken cl100k с помощью униграм токенизатора на 48 т. токенов) скорость генерации* русскоязычных текстов возрасла **до 100%** (в зависимости от длины контекста) по сравнению с исходной моделью.
+
+**Под скоростью генерации подразумевается количество русскоязычных символов/слов в секунду на одинаковых текстовых последовательностях.*
+
+## Важно
+
+**Веса модели могут обновляться** по мере получения новых версий. Информацию о версиях будет в самом конце README, там же фиксируются **даты** и **коммиты** версий, чтобы всегда можно было использовать предыдущие варианты при необходимости.
+
+Ответы модели не отражают мнения авторов, а лишь повторяют знания полученные из данных на всех этапах обучения (предобучение, смена токенизатора, обучение на инструкциях, калибровка качества ответов). Модель была получена из сторонней предобученной модели, **контроль за предобучением** которой **не является ответственностью текущих авторов**. При создании данной версии модели не производилось никаких дополнительных действий, направленных на изменение заложенных в LLM "мнений". Используйте с осторожностью.
+
+## Гибридрый ризонер
+
+Модель, как и ее исходная версия, является гибридным ризонером. По умолчанию модель работает с включенным режимом размышлений. 
+Чтобы отключить режим рассуждений, добавьте в конец последнего сообщения токен /no_think.
+Чтобы обратно его включить, добавьте /think. 
+
+Альтернативный способ при работе с моделью напрямую:
+```python
+text = tokenizer.apply_chat_template(
+    messages,
+    tokenize=False,
+    add_generation_prompt=True,
+    enable_thinking=False  # Setting enable_thinking=False disables thinking mode
+)
+```
+
+## Рекомендуемые параметры генерации
+Для более стабильной работы рекомендуется использовать низкие температуры 0.0-0.3, top_p в диапазоне от 0.85 до 0.95 и repetition_penalty 1.05 (зависит от задач, но если уходит в циклы, то пробуйте поднять repetition_penalty. В случае же RAG, возможно наоборот снизить до 1.0).
+
+## Метрики
+
+
+
+![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/652cedbdf120598322ae358a/5_BM72GJ6YbrYmJSsqKdf.png)
+
+*Рейтинг на считался на Vikhrmodels/arenahardlb с использованием DeepSeek-V3-0324 в качестве оценщика против модели gpt-4-1106-preview с включенным length-control. 
+
+![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/652cedbdf120598322ae358a/1yzLBS5DHNEKUh6EkiDuw.png)
+
+# EN
+
+## Model Description
+
+**Ruadapt** version of **Qwen/Qwen3-4B**.  
+In this model the tokenizer was replaced, followed by continued pre-training on a Russian-language corpus, after which the **LEP (Learned Embedding Propagation)** technique was applied.
+
+Thanks to the new tokenizer (an extended tiktoken cl100k, augmented with a 48 k russian tokens), the generation speed* of Russian-language texts has increased **by up to 100 %** (depending on context length) compared with the original model.
+
+*Generation speed is understood as the number of Russian characters/words produced per second on identical text sequences.*
+## Important
+
+The model may be updated as new versions become available. Version information is provided at the very end of the README, where **dates** and **commits** are logged so that previous versions can always be used if necessary.
+
+The model’s answers do not reflect the authors’ opinions; they merely reproduce the knowledge obtained from data at all training stages (pre-training, tokenizer replacement, instruction tuning, answer-quality calibration). The model is based on a third-party pretrained model, and **the current authors are not responsible for its initial pre-training**. No additional actions were taken to modify the “opinions” embedded in the LLM while creating this version. Use with caution.
+
+<hr> 
+
+# Other
+
+## Tokenization
+
+![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/652cedbdf120598322ae358a/O4eQEhnowETEatDPcmArB.png)
+
+![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/652cedbdf120598322ae358a/oW0Q6LzD_Py3GdH0kfqu4.png)
+
+## Versions
+
+v1:
+- [b827af5797f263245939190dc1e4fd54565b3405](https://huggingface.co/RefalMachine/RuadaptQwen3-8B-Hybrid/commit/b827af5797f263245939190dc1e4fd54565b3405)
+- Внутреннее имя/Alias: RuadaptQwen3-8B-Hybrid-v1
+- Дата/Date: 26.08.2025
+
+
+## How to cite:
+
+Tikhomirov M., Chernyshov D. Facilitating Large Language Model Russian Adaptation with Learned Embedding Propagation //Journal of Language and Education. – 2024. – Т. 10. – №. 4. – С. 130-145.