src/display/about.py

from src.display.utils import ModelType

TITLE = """<h1 style="text-align:left;float:left; id="space-title">DeathMath Leaderboard</h1> <h3 style="text-align:left;float:left;"> Оценка моделей на сложных математических и физических задачах </h3>"""

INTRODUCTION_TEXT = """
# DeathMath Benchmark

DeathMath - это бенчмарк для оценки способности моделей решать сложные математические и физические задачи на русском языке.

## Что оценивает бенчмарк?

- **RussianMath Score**: Оценка способности решать математические задачи на русском языке
- **RussianPhysics Score**: Оценка способности решать задачи по физике на русском языке
- **Combined Score**: Общая оценка (среднее математики и физики)
"""

# Определяем переменную icons для использования в EVALUATION_QUEUE_TEXT
icons = """
- 🟢 pretrained model: базовые модели
- 🟩 continuously pretrained model: модели с продолженным предобучением
- 🔶 fine-tuned model: дообученные модели на специфических данных
- 💬 chat model: модели для диалогов (RLHF, DPO, IFT)
- 🤝 merged model: объединенные модели
"""

LLM_BENCHMARKS_TEXT = """
## Как запустить бенчмарк DeathMath

Для оценки вашей модели на бенчмарке DeathMath вам нужно:

### Установка
Клонируйте репозиторий DeathMath и установите необходимые зависимости:
```bash
git clone https://github.com/DeathMath/benchmark.git
cd DeathMath
pip install -r requirements.txt
```

### Запуск
Для запуска оценки используйте скрипт runner.py:
```bash
python runner.py --config configs/run.yaml --model your_model_name_or_path
```

### Формат результатов
После выполнения оценки, результаты будут сохранены в директории `results/`. Вам нужно будет подготовить JSON файл с результатами в следующем формате:

```json
{
  "score": 0.586,
  "math_score": 0.8,
  "physics_score": 0.373,
  "total_tokens": 1394299,
  "evaluation_time": 4533.2,
  "system_prompt": "Вы - полезный помощник по математике и физике. Ответьте на русском языке."
}
```

### Загрузка результатов
Загрузите полученный JSON файл через вкладку "Submit Model" на этом лидерборде.

### Политика против читерства
При обнаружении попыток манипуляции результатами или модификации выходного файла, мы оставляем за собой право удалить ваш результат из лидерборда.
"""

FAQ_TEXT = """
## Часто задаваемые вопросы

### Общие вопросы
**Q: Какие типы моделей поддерживаются?**  
A: Мы поддерживаем любые языковые модели, которые можно запустить локально или через API, и которые могут решать задачи на русском языке.

**Q: Как оцениваются модели в бенчмарке?**  
A: Модели оцениваются по способности решать математические и физические задачи на русском языке. Оценки выставляются на основе правильности решений.

### Отправка результатов
**Q: Как отправить результаты моей модели?**  
A: Запустите оценку, подготовьте JSON файл с результатами и загрузите его через вкладку "Submit Model".

**Q: Могу ли я обновить результаты моей модели?**  
A: Да, вы можете отправить новые результаты той же модели, если, например, вы улучшили ее работу.

### Технические вопросы
**Q: Что делать, если возникли проблемы с запуском оценки?**  
A: Проверьте правильность установки всех зависимостей и конфигурации. Если проблема не решается, создайте issue в репозитории проекта.

**Q: Как проверяются результаты на достоверность?**  
A: Мы анализируем распределение результатов и подозрительные результаты могут быть проверены дополнительно.
"""

EVALUATION_QUEUE_TEXT = f"""
# Evaluation Queue for the 🤗 Open LLM Leaderboard

Models added here will be automatically evaluated on the 🤗 cluster.

## Don't forget to read the FAQ and the About tabs for more information!

## First steps before submitting a model

### 1) Make sure you can load your model and tokenizer using AutoClasses:
```python
from transformers import AutoConfig, AutoModel, AutoTokenizer
config = AutoConfig.from_pretrained("your model name", revision=revision)
model = AutoModel.from_pretrained("your model name", revision=revision)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("your model name", revision=revision)
```
If this step fails, follow the error messages to debug your model before submitting it. It's likely your model has been improperly uploaded.

Note: make sure your model is public!
Note: if your model needs `use_remote_code=True`, we do not support this option yet but we are working on adding it, stay posted!

### 2) Convert your model weights to [safetensors](https://huggingface.co/docs/safetensors/index)
It's a new format for storing weights which is safer and faster to load and use. It will also allow us to add the number of parameters of your model to the `Extended Viewer`!

### 3) Make sure your model has an open license!
This is a leaderboard for Open LLMs, and we'd love for as many people as possible to know they can use your model 🤗

### 4) Fill up your model card
When we add extra information about models to the leaderboard, it will be automatically taken from the model card

### 5) Select the correct precision
Not all models are converted properly from `float16` to `bfloat16`, and selecting the wrong precision can sometimes cause evaluation error (as loading a `bf16` model in `fp16` can sometimes generate NaNs, depending on the weight range).

<b>Note:</b> Please be advised that when submitting, git <b>branches</b> and <b>tags</b> will be strictly tied to the <b>specific commit</b> present at the time of submission. This ensures revision consistency.
## Model types
{icons}
"""

CITATION_BUTTON_LABEL = "Цитирование бенчмарка DeathMath"
CITATION_BUTTON_TEXT = r"""
@misc{deathmathbenchmark,
  title = {DeathMath: A Benchmark for Mathematical and Physics Problem Solving in Russian},
  year = {2025},
  publisher = {DeathMath Team},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/spaces/DeathMath/leaderboard}}
}
"""