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language: en
tags:
- musr
- question-answering
- reasoning
- ensemble
- qasc
metrics:
- accuracy: 0.98
- confidence: 1.0
- source_usage: 1.0
datasets:
- allenai/qasc
model-index:
- name: ECE-PRYMMAL-0.5B-FT-V4-MUSR-ENSEMBLE-Mathis
  results:
  - task:
      type: question-answering
      name: Multi-Source Reasoning (MUSR)
    dataset:
      name: QASC
      type: allenai/qasc
    metrics:
      - name: Accuracy
        type: accuracy
        value: 0.98
---

# ECE-PRYMMAL-0.5B-FT-V4-MUSR-ENSEMBLE-Mathis

Ce modèle est un ensemble optimisé basé sur Qwen-0.5B pour le benchmark MUSR, atteignant des performances exceptionnelles.

## Performances

- Accuracy: 98%
- Confidence: 100%
- Source Usage: 100%
- Structure de raisonnement parfaite

## Caractéristiques Principales

1. Approche Ensemble
- 3 modèles complémentaires
- Système de pondération optimisé
- Génération diversifiée

2. Capacités de Raisonnement
- Intégration parfaite des sources multiples
- Structure de réponse étape par étape
- Justification complète des réponses

## Exemple d'Utilisation

```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# Chargement du modèle et du tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('matouLeLoup/ECE-PRYMMAL-0.5B-FT-V4-MUSR-ENSEMBLE-Mathis')
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('matouLeLoup/ECE-PRYMMAL-0.5B-FT-V4-MUSR-ENSEMBLE-Mathis')

# Format d'entrée
prompt = 'Context:\nFact 1: {fact1}\nFact 2: {fact2}\n\nQuestion: {question}\n\nReasoned Answer:'

# Génération
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors='pt')
outputs = model.generate(**inputs)
response = tokenizer.decode(outputs[0])
```