Modello «System One»: decisioni rapide a scelta chiusa. Riceve uno state e una domanda con opzioni a chiave arbitraria (oppure una domanda sì/no noul) e restituisce una probabilità per ogni opzione, letta dai log-prob delle chiavi. Fine-tuning LoRA di mii-llm/zagreus-0.4B-ita, pesi già uniti. Il formato è quello del motore transformers del Decision Index (kit @ 9eb2dbe): il modello si valuta con il kit così com’è. Senza il kit: costruisci il prompt con il chat template (system = prompt del Decision Index, user = State: … Question: … Options: chiave: descrizione … Reply with exactly one option key.) e confronta la somma dei log-prob dei token di ciascuna chiave. Esempio di prompt: Il punto non è l’accuratezza su nuove occorrenze dei task di training, ma il transfer su task interi mai visti. Ogni task ha un ruolo fisso: — Training: arcit, hatecheckit, massiveit, sentipolc, stsbit — OOD near (famiglia vista, task e dominio mai visti): haspeede2 (safety), faqit (qamc), belebeleit (qamc) — OOD far (famiglia mai vista): evalitate (nli), wicit (lexical) — OOD leave-one-family-out: — Nessun dataset del Decision Index è usato in training. Il checkpoint è scelto solo sulla validation…
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: nickprock
Теги: gguf, llama, system-one, decision-engine, decision-index, classification, lora, it
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