🚀 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. 2/8
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. 3/8
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. 4/8
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. 5/8
Potenzielle Anwendungsfälle für DOJO-INTERFACE-CODER-7B: - Adaptive Bildungsoberflächen - Datenschutzorientierte anpassbare Journaling-Tools - Dynamische UIs für verbesserte Mensch-AI-Zusammenarbeit 6/8
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 7/8
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