Update README.md

README.md

@@ -18,19 +18,17 @@ language:
 
 This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.
 
-- **Developed by:** [More Information Needed]
+- **Developed by:** eridAI
 - **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
 - **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
-- **Model type:** [More Information Needed]
-- **Language(s) (NLP):** [More Information Needed]
-- **License:** [More Information Needed]
-- **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed]
+- **Model type:** GPT-reasoner
+- **Language(s) (NLP):** Russian
 
 ### Model Sources [optional]
 
 - **Demo [optional]:** 
 ```
-  from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TextStreamer
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TextStreamer
 import torch
 
 model_name = "eridai/eridaRE"  
@@ -93,167 +91,23 @@ _ = model.generate(
 )
 ```
 
-## Uses
+### Output
+>>> У Брайана есть несколько марок номиналом 3 цента и несколько марок номиналом 4 цента. Какое наименьшее количество марок он может объединить, чтобы их стоимость составляла 33 цента?
+Сначала я определю, сколько марок по 3 и 4 цента я могу использовать, чтобы их общая стоимость составляла 33 цента. Я подумаю о том, как разбить 33 на суммы из 3 и 4. Возможно, я начну с наименьшего количества марок, например, с 0 марок по 4 цента и посмотреть, сколько марок по 3 цента мне понадобится. Если я использую 11 марок по 3 цента, это даст 33 цента, но тогда я использую 11 марок, что, возможно, не оптимально. Затем я попробую использовать 1 марку по 4 цента и посчитаю, сколько марок по 3 цента мне нужно: (33 - 4) = 29, и 29 делится на 3? 29/3 ≈ 9.666, что не целое число, поэтому это не подходит. Next, я попробую 2 марки по 4 цента: (33 - 8) = 25, 25/3 ≈ 8.333, также не целое. Потом 3 марки: (33 - 12) = 21, 21/3 = 7. Это целое! Значит, я могу использовать 3 марки по 4 цента и 7 марок по 3 цента, что даст 3 + 7 = 10 марок. Мне нужно проверить, есть ли способ с меньшим количеством марок. Допустим, я использую 4 марки по 4 цента: (33 - 16) = 17, 17/3 ≈ 5.666, не целое. 5 марок: (33 - 20) = 13, 13/3 ≈ 4.333, не целое. 6 марок: (33 - 24) = 9, 9/3 = 3. Значит, я могу использовать 6 марок по 4 цента и 3 марок по 3 цента, что даст 6 + 3 = 9 марок. Это лучше, чем 10. Проверю, есть ли еще лучший способ. 7 марок по 4 цента: (33 - 28) = 5, 5/3 ≈ 1.666, не целое. 8 марок: (33 - 32) = 1, 1/3 ≈ 0.333, не целое. 9 марок: (33 - 36) = -3, что не подходит. Значит, наименьшее количество марок равно 9.
+</think>
 
-<!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->
+Чтобы решить задачу,我们必须 найти наименьшее количество марок с nominalem 3 и 4 центов,能够让 их общая стоимость равняться 33 центам.
 
-### Direct Use
+**Шаг 1:** Обозначим количество марок по 3 цента за \( x \), а по 4 цента за \( y \). Тогда общая стоимость марок может быть представлена уравнением:
+\[ 3x + 4y = 33 \]
 
-<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->
+**Шаг 2:** Нам нужно найти наименьшее значение \( x + y \), при котором \( x \) и \( y \) — целые неотрицательные числа.
 
-[More Information Needed]
-
-### Downstream Use [optional]
-
-<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->
-
-[More Information Needed]
-
-### Out-of-Scope Use
-
-<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->
-
-[More Information Needed]
-
-## Bias, Risks, and Limitations
-
-<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->
-
-[More Information Needed]
-
-### Recommendations
-
-<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->
-
-Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
-
-## How to Get Started with the Model
-
-Use the code below to get started with the model.
-
-[More Information Needed]
-
-## Training Details
-
-### Training Data
-
-<!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->
-
-[More Information Needed]
-
-### Training Procedure
-
-<!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->
-
-#### Preprocessing [optional]
-
-[More Information Needed]
-
-
-#### Training Hyperparameters
-
-- **Training regime:** [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->
-
-#### Speeds, Sizes, Times [optional]
-
-<!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->
-
-[More Information Needed]
-
-## Evaluation
-
-<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->
-
-### Testing Data, Factors & Metrics
-
-#### Testing Data
-
-<!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->
-
-[More Information Needed]
-
-#### Factors
-
-<!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->
-
-[More Information Needed]
-
-#### Metrics
-
-<!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->
-
-[More Information Needed]
-
-### Results
-
-[More Information Needed]
-
-#### Summary
-
-
-
-## Model Examination [optional]
-
-<!-- Relevant interpretability work for the model goes here -->
-
-[More Information Needed]
-
-## Environmental Impact
-
-<!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->
-
-Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700).
-
-- **Hardware Type:** [More Information Needed]
-- **Hours used:** [More Information Needed]
-- **Cloud Provider:** [More Information Needed]
-- **Compute Region:** [More Information Needed]
-- **Carbon Emitted:** [More Information Needed]
-
-## Technical Specifications [optional]
-
-### Model Architecture and Objective
-
-[More Information Needed]
-
-### Compute Infrastructure
-
-[More Information Needed]
-
-#### Hardware
-
-[More Information Needed]
-
-#### Software
-
-[More Information Needed]
-
-## Citation [optional]
-
-<!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->
-
-**BibTeX:**
-
-[More Information Needed]
-
-**APA:**
-
-[More Information Needed]
-
-## Glossary [optional]
-
-<!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->
-
-[More Information Needed]
-
-## More Information [optional]
-
-[More Information Needed]
-
-## Model Card Authors [optional]
-
-[More Information Needed]
-
-## Model Card Contact
-
-[More Information Needed]
+**Шаг 3:** Попробуем разные значения \( y \) и постараемся найти соответствующее \( x \), чтобы общая стоимость составляла 33 центов:
+- Если \( y = 0 \), тогда \( 3x = 33 \) → \( x = 11 \). Всего марок: \( 11 + 0 = 11 \).
+- Если \( y = 1 \), тогда \( 3x = 33 - 4 = 29 \) → \( x \) не целое.
+- Если \( y = 2 \), тогда \( 3x = 33 - 8 = 25 \) → \( x \) не целое.
+- Если \( y = 3 \), тогда \( 3
+\[
+\boxed{9}
+\]<｜end▁of▁sentence｜>