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🚀 Tensorplex Dojo (Subnetz 52) in Aktion!
Lernen Sie DOJO-INTERFACE-CODER-7B kennen:
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, feinabgestimmt mit Dojo-Datensätzen, um atemberaubende Front-End-UIs zu erstellen!
✨ Generiert schöne, interaktive Schnittstellen
✨ Trainiert mit synthetischen Daten und verteilt menschlichem Feedback
✨ Angetrieben von (Subnetz 52) auf Bittensor
👇
So funktioniert es:
- Validatoren im Dojo-Netzwerk erzeugen vielfältige UI-Ausgaben mithilfe fortschrittlicher KI-Modelle.
- Menschliche Evaluatoren (Miner) bewerten diese UIs basierend auf Ästhetik, Interaktivität und Übereinstimmung mit der beabsichtigten Aufgabe.
- Feedback wird in spezialisierten Datensätzen (SFT und DPO) gesammelt, um das Training weiter zu verbessern.
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Ursprünglich hatte Qwen2.5-Coder-7B-Instruct erhebliche Schwierigkeiten, vollständigen UI-Code zu generieren.
Wir haben seine Fähigkeiten erheblich verbessert, indem wir es mit unserem hochwertigen 25k-Vervollständigungs-SFT-Datensatz trainiert haben, wodurch es zu einem zuverlässigen, strukturierten Schnittstellengenerator wurde.
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Das Hinzufügen eines DPO-Datensatzes mit 12,5k Abschlüssen, der von menschlichen Mitwirkenden bewertet wurde, verbesserte die UI-Ausrichtung erheblich mit den tatsächlichen Benutzerpräferenzen.
Das DPO-trainierte Modell übertraf in den menschlichen Bewertungen deutlich die SFT-Version.
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Überraschenderweise hat das menschlich gesteuerte Training (DPO) auch die Leistung bei allgemeinen Programmierbenchmarks wie HumanEval und MBPP gesteigert, obwohl das Training ausschließlich auf UI-Aufgaben fokussiert war.
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Potenzielle Anwendungsfälle für DOJO-INTERFACE-CODER-7B:
- Adaptive Bildungsoberflächen
- Datenschutzorientierte anpassbare Journaling-Tools
- Dynamische UIs für verbesserte Mensch-AI-Zusammenarbeit
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Nächste Schritte für das Dojo-Netzwerk:
- Erweiterung unseres menschlichen Feedback-Loops zur reichhaltigeren Datensammlung
- Entwicklung dynamischer Mensch-Agenten-Schnittstellen
- Aufbau strategischer Partnerschaften in verschiedenen Branchen
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