leona-qasm-1.0

Это LoRA-адаптер от LeonaQuantum для генерации кода OpenQASM 3 по описанию на естественном языке. Базовая модель — Qwen/Qwen3.8-27B; адаптер обучен на 24 593 строках и представляет собой clean-v13 step-600. Оценка ещё идёт, заявленных результатов пока нет.

✨ Ключевые особенности

• 🦾 LoRA rank 16 / alpha 32 для Qwen3.8-27B.
• 🧘 Обучение: 600 шагов от clean-v12 step-1000, lr 2e-5, gradient accumulation 16.
• 📉 Данные: 22 260 строк clean-v12 + 2 333 проверенные строки; всего 24 593.
• ✅ Добавлены ��роверенная арифметика, QFT и схемы из MQT Bench и библиотеки Qiskit.
• 👁 В репозитории только адаптер; веса базовой модели загружаются отдельно.
• 🤫 В карточке указаны enable_thinking=False и greedy decoding.

💥 Пример

from transformers import Qwen3_5ForConditionalGeneration
from peft import PeftModel
import torch
base = Qwen3_5ForConditionalGeneration.from_pretrained(
    'Qwen/Qwen3.8-27B',
    revision='1d4bf0f2ff6012fd82039f2fa52739d0dd7c60c0',
    torch_dtype=torch.bfloat16)
model = PeftModel.from_pretrained(base, 'LeonaQuantum/leona-qasm-1.0')

Подробнее

Оценка адаптера ещё не завершена — цифр бенчмарков нет.
База: Qwen3.8-27B в BF16; окружение: Transformers 5.22.1, PEFT 0.21.2, PyTorch 2.8.0.
Максимальная длина 4 096, greedy decoding, max_new_tokens=4096.
Сгенерированные схемы нужно проверять; данные обучения здесь не распространяются.