初始化项目，由ModelHub XC社区提供模型
Model: NotoriousH2/Qwen3-4B-Calendar-Agent-RLVR Source: Original Platform
This commit is contained in:
ModelHub XC
37
.gitattributes
vendored
Normal file
37
.gitattributes
vendored
Normal file
@@ -0,0 +1,37 @@
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*.7z filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.arrow filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.bin filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.bz2 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.ckpt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.ftz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.gz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.h5 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.joblib filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.lfs.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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||||||
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*.mlmodel filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.model filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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||||||
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*.msgpack filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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||||||
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*.npy filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.npz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.onnx filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.ot filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.parquet filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.pb filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.pickle filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.pkl filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.pt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.pth filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.rar filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.safetensors filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.tar.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.tar filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.tflite filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.tgz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.wasm filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.xz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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adapter/tokenizer.json filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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tokenizer.json filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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140
README.md
Normal file
140
README.md
Normal file
@@ -0,0 +1,140 @@
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license: apache-2.0
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language:
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- ko
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library_name: transformers
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pipeline_tag: text-generation
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base_model: NotoriousH2/Qwen3-4B-Calendar-Agent-SFT
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datasets:
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- NotoriousH2/calendar-agent-benchmark
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tags:
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- qwen3
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- tool-calling
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- function-calling
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- agents
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- grpo
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- rlvr
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- reinforcement-learning
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- calendar
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- korean
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# Qwen3-4B Calendar Agent RLVR
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Qwen3-4B Calendar Agent RLVR는 한국어 일정 관리 도구를 호출하는 4B 파라미터 병합 모델입니다.
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Calendar 도구의 실행 궤적과 최종 상태를 보상으로 평가하여 GRPO로 학습했습니다.
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다음 행동을 학습 범위에 포함합니다.
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- 일정 조회, 생성, 수정, 삭제
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- 필수 정보가 없을 때 사용자에게 정보 요청
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- 삭제 전 사용자 승인 확인
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- 일정 충돌 확인과 빈 시간 생성
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- 여러 참석자의 공통 가능 시간 탐색
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## 1. 사용
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저장소 루트에는 병합 모델이 있으며, `adapter/`에는 LoRA 어댑터가 있습니다.
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```python
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
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model_id = "NotoriousH2/Qwen3-4B-Calendar-Agent-RLVR"
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
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model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
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model_id,
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dtype="auto",
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device_map="auto",
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)
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tools = [
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{
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"type": "function",
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"function": {
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"name": "search_events",
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"description": "지정한 날짜의 일정을 조회합니다.",
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"parameters": {
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"type": "object",
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"properties": {
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||||||
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"date": {"type": "string", "description": "YYYY-MM-DD"}
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||||||
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},
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||||||
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"required": ["date"],
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|
},
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},
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}
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]
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messages = [
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{
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"role": "system",
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"content": "사용자 요청을 처리하는 데 필요한 일정 도구를 호출하세요.",
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},
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{"role": "user", "content": "2039-07-05 일정을 알려줘."},
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]
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prompt = tokenizer.apply_chat_template(
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messages,
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tools=tools,
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tokenize=False,
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add_generation_prompt=True,
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enable_thinking=False,
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)
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inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
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outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512)
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response = outputs[0, inputs.input_ids.shape[1] :]
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print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=False))
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```
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모델은 도구 호출 정보를 생성합니다.
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호출 실행과 도구 결과 전달은 호스트 애플리케이션에서 처리해야 합니다.
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## 2. 학습 보상
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같은 요청에서 16개 응답을 생성하고, 그룹 안의 보상 차이로 Advantage를 계산했습니다.
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| 보상 | 가중치 | 평가 대상 |
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|---|---:|---|
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| 안전 규칙 | 0.25 | 필수 정보와 사용자 승인 준수 |
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| 절차 진행 | 0.35 | 조회, 확인, 성공한 도구 실행 |
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| 최종 성공 | 0.40 | 최종 Calendar 상태와 사용자 요청의 일치 |
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전체 행동군을 다룬 첫 학습 단계에서 96개 그룹 중 68개 그룹이 서로 다른 보상을 포함했습니다.
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최종 성공 여부가 같은 응답도 절차 진행 점수로 구분하여 학습 신호를 구성했습니다.
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## 3. 평가
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400개 합성 시나리오에서 실제 도구 루프를 실행하고 최종 상태를 평가했습니다.
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| 모델 | 유효 도구 호출 | 정책 준수 | Task Success | 평균 도구 호출 |
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|---|---:|---:|---:|---:|
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| Qwen3-4B Base | 100.00% | 80.00% | 20.00% | 0.80 |
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| Calendar Agent SFT | 100.00% | 89.25% | 89.00% | 2.55 |
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| Calendar Agent RLVR | 100.00% | 99.25% | 99.00% | 2.38 |
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SFT와 사례별로 비교하면 RLVR 모델은 41개 실패를 성공으로 전환했고, 1개 성공을 실패로 전환했습니다.
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순증은 40개이며 전체 Task Success 차이는 10.00%p입니다.
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템플릿별 Task Success는 다음과 같습니다.
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| 템플릿 | SFT | RLVR | 전체 |
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|---|---:|---:|---:|
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| 필수 정보 요청 | 60 | 80 | 80 |
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| 삭제 승인 요청 | 59 | 80 | 80 |
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| 충돌 후 생성 | 77 | 76 | 80 |
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| 승인 후 삭제 | 80 | 80 | 80 |
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| 다중 참석자 생성 | 80 | 80 | 80 |
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집계값은 [evaluation.json](./evaluation.json)에 있습니다.
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## 4. 행동 사례
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필수 정보가 없는 생성 요청에서는 임의의 시각을 정해 일정을 생성하지 않고 시작 시각과 소요 시간을 요청합니다.
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충돌 시 대체 시간 등록을 승인한 요청에서는 기존 일정을 조회하고 빈 시간을 찾은 뒤, 충돌하지 않는 시간에 일정을 생성합니다.
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## 5. 제한
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이 모델은 `Asia/Seoul` 시간대의 합성 시나리오와 메모리 Calendar 환경에서 학습하고 평가했습니다.
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실제 일정 서비스의 인증, 권한, 개인정보 처리, 네트워크 장애는 평가 범위에 포함하지 않습니다.
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충돌 후 생성은 SFT 77/80, RLVR 76/80으로 다른 템플릿보다 낮습니다.
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외부 Calendar 시스템에 적용할 때는 충돌 복구와 도구 오류 이후의 재시도를 별도로 평가해야 합니다.
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209
adapter/README.md
Normal file
209
adapter/README.md
Normal file
@@ -0,0 +1,209 @@
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base_model: artifacts/calendar_sft/merged
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library_name: peft
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pipeline_tag: text-generation
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tags:
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- base_model:adapter:artifacts/calendar_sft/merged
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- grpo
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- lora
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- transformers
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- trl
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# Model Card for Model ID
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<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
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## Model Details
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### Model Description
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<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
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- **Developed by:** [More Information Needed]
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- **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
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- **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
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- **Model type:** [More Information Needed]
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- **Language(s) (NLP):** [More Information Needed]
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- **License:** [More Information Needed]
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- **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed]
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### Model Sources [optional]
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<!-- Provide the basic links for the model. -->
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- **Repository:** [More Information Needed]
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- **Paper [optional]:** [More Information Needed]
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- **Demo [optional]:** [More Information Needed]
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## Uses
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<!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->
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### Direct Use
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<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->
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[More Information Needed]
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### Downstream Use [optional]
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<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->
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[More Information Needed]
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### Out-of-Scope Use
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<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->
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[More Information Needed]
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## Bias, Risks, and Limitations
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<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->
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[More Information Needed]
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### Recommendations
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<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->
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Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
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## How to Get Started with the Model
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Use the code below to get started with the model.
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[More Information Needed]
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## Training Details
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### Training Data
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<!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->
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[More Information Needed]
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### Training Procedure
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<!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->
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#### Preprocessing [optional]
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[More Information Needed]
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#### Training Hyperparameters
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- **Training regime:** [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->
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#### Speeds, Sizes, Times [optional]
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<!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->
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[More Information Needed]
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## Evaluation
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<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->
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### Testing Data, Factors & Metrics
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#### Testing Data
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<!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->
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[More Information Needed]
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#### Factors
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<!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->
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[More Information Needed]
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#### Metrics
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<!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->
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[More Information Needed]
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### Results
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[More Information Needed]
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#### Summary
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## Model Examination [optional]
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<!-- Relevant interpretability work for the model goes here -->
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[More Information Needed]
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## Environmental Impact
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<!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->
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Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700).
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- **Hardware Type:** [More Information Needed]
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- **Hours used:** [More Information Needed]
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- **Cloud Provider:** [More Information Needed]
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- **Compute Region:** [More Information Needed]
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- **Carbon Emitted:** [More Information Needed]
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## Technical Specifications [optional]
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### Model Architecture and Objective
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[More Information Needed]
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### Compute Infrastructure
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[More Information Needed]
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#### Hardware
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[More Information Needed]
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#### Software
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[More Information Needed]
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## Citation [optional]
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<!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->
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**BibTeX:**
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[More Information Needed]
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**APA:**
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[More Information Needed]
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## Glossary [optional]
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<!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->
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[More Information Needed]
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## More Information [optional]
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[More Information Needed]
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## Model Card Authors [optional]
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[More Information Needed]
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## Model Card Contact
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[More Information Needed]
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|
### Framework versions
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- PEFT 0.20.0
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||||||
50
adapter/adapter_config.json
Normal file
50
adapter/adapter_config.json
Normal file
@@ -0,0 +1,50 @@
|
|||||||
|
{
|
||||||
|
"alora_invocation_tokens": null,
|
||||||
|
"alpha_pattern": {},
|
||||||
|
"arrow_config": null,
|
||||||
|
"auto_mapping": null,
|
||||||
|
"base_model_name_or_path": "artifacts/calendar_sft/merged",
|
||||||
|
"bias": "none",
|
||||||
|
"corda_config": null,
|
||||||
|
"ensure_weight_tying": false,
|
||||||
|
"eva_config": null,
|
||||||
|
"exclude_modules": null,
|
||||||
|
"fan_in_fan_out": false,
|
||||||
|
"inference_mode": true,
|
||||||
|
"init_lora_weights": true,
|
||||||
|
"layer_replication": null,
|
||||||
|
"layers_pattern": null,
|
||||||
|
"layers_to_transform": null,
|
||||||
|
"loftq_config": {},
|
||||||
|
"lora_alpha": 32,
|
||||||
|
"lora_bias": false,
|
||||||
|
"lora_dropout": 0.05,
|
||||||
|
"lora_ga_config": null,
|
||||||
|
"megatron_config": null,
|
||||||
|
"megatron_core": "megatron.core",
|
||||||
|
"modules_to_save": null,
|
||||||
|
"monteclora_config": null,
|
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|
||||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||||
|
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|
||||||
|
"k_proj",
|
||||||
|
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|
||||||
|
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|
||||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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3
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89
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{%- if tools %}
|
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|
{{- '<|im_start|>system\n' }}
|
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|
{%- if messages[0].role == 'system' %}
|
||||||
|
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|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
|
{{- "# Tools\n\nYou may call one or more functions to assist with the user query.\n\nYou are provided with function signatures within <tools></tools> XML tags:\n<tools>" }}
|
||||||
|
{%- for tool in tools %}
|
||||||
|
{{- "\n" }}
|
||||||
|
{{- tool | tojson }}
|
||||||
|
{%- endfor %}
|
||||||
|
{{- "\n</tools>\n\nFor each function call, return a json object with function name and arguments within <tool_call></tool_call> XML tags:\n<tool_call>\n{\"name\": <function-name>, \"arguments\": <args-json-object>}\n</tool_call><|im_end|>\n" }}
|
||||||
|
{%- else %}
|
||||||
|
{%- if messages[0].role == 'system' %}
|
||||||
|
{{- '<|im_start|>system\n' + messages[0].content + '<|im_end|>\n' }}
|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
|
{%- set ns = namespace(multi_step_tool=true, last_query_index=messages|length - 1) %}
|
||||||
|
{%- for message in messages[::-1] %}
|
||||||
|
{%- set index = (messages|length - 1) - loop.index0 %}
|
||||||
|
{%- if ns.multi_step_tool and message.role == "user" and message.content is string and not(message.content.startswith('<tool_response>') and message.content.endswith('</tool_response>')) %}
|
||||||
|
{%- set ns.multi_step_tool = false %}
|
||||||
|
{%- set ns.last_query_index = index %}
|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
|
{%- endfor %}
|
||||||
|
{%- for message in messages %}
|
||||||
|
{%- if message.content is string %}
|
||||||
|
{%- set content = message.content %}
|
||||||
|
{%- else %}
|
||||||
|
{%- set content = '' %}
|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
|
{%- if (message.role == "user") or (message.role == "system" and not loop.first) %}
|
||||||
|
{{- '<|im_start|>' + message.role + '\n' + content + '<|im_end|>' + '\n' }}
|
||||||
|
{%- elif message.role == "assistant" %}
|
||||||
|
{%- set reasoning_content = '' %}
|
||||||
|
{%- if message.reasoning_content is string %}
|
||||||
|
{%- set reasoning_content = message.reasoning_content %}
|
||||||
|
{%- else %}
|
||||||
|
{%- if '</think>' in content %}
|
||||||
|
{%- set reasoning_content = content.split('</think>')[0].rstrip('\n').split('<think>')[-1].lstrip('\n') %}
|
||||||
|
{%- set content = content.split('</think>')[-1].lstrip('\n') %}
|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
|
{%- if loop.index0 > ns.last_query_index %}
|
||||||
|
{%- if loop.last or (not loop.last and reasoning_content) %}
|
||||||
|
{{- '<|im_start|>' + message.role + '\n<think>\n' + reasoning_content.strip('\n') + '\n</think>\n\n' + content.lstrip('\n') }}
|
||||||
|
{%- else %}
|
||||||
|
{{- '<|im_start|>' + message.role + '\n' + content }}
|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
|
{%- else %}
|
||||||
|
{{- '<|im_start|>' + message.role + '\n' + content }}
|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
|
{%- if message.tool_calls %}
|
||||||
|
{%- for tool_call in message.tool_calls %}
|
||||||
|
{%- if (loop.first and content) or (not loop.first) %}
|
||||||
|
{{- '\n' }}
|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
|
{%- if tool_call.function %}
|
||||||
|
{%- set tool_call = tool_call.function %}
|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
|
{{- '<tool_call>\n{"name": "' }}
|
||||||
|
{{- tool_call.name }}
|
||||||
|
{{- '", "arguments": ' }}
|
||||||
|
{%- if tool_call.arguments is string %}
|
||||||
|
{{- tool_call.arguments }}
|
||||||
|
{%- else %}
|
||||||
|
{{- tool_call.arguments | tojson }}
|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
|
{{- '}\n</tool_call>' }}
|
||||||
|
{%- endfor %}
|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
|
{{- '<|im_end|>\n' }}
|
||||||
|
{%- elif message.role == "tool" %}
|
||||||
|
{%- if loop.first or (messages[loop.index0 - 1].role != "tool") %}
|
||||||
|
{{- '<|im_start|>user' }}
|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
|
{{- '\n<tool_response>\n' }}
|
||||||
|
{{- content }}
|
||||||
|
{{- '\n</tool_response>' }}
|
||||||
|
{%- if loop.last or (messages[loop.index0 + 1].role != "tool") %}
|
||||||
|
{{- '<|im_end|>\n' }}
|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
|
{%- endfor %}
|
||||||
|
{%- if add_generation_prompt %}
|
||||||
|
{{- '<|im_start|>assistant\n' }}
|
||||||
|
{%- if enable_thinking is defined and enable_thinking is false %}
|
||||||
|
{{- '<think>\n\n</think>\n\n' }}
|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
3
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3
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57
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|
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|
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|
||||||
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"clean_up_tokenization_spaces": false,
|
||||||
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|
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|
||||||
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|
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|
||||||
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|
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|
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|
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"<|vision_pad|>",
|
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|
||||||
|
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|
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|
||||||
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|
||||||
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"model_max_length": 131072,
|
||||||
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|
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|
||||||
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|
||||||
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|
||||||
|
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|
||||||
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|
||||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||||
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|
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|
||||||
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|
||||||
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|
||||||
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|
||||||
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|
||||||
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"open": "<tool_call>",
|
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|
||||||
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|
||||||
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|
||||||
|
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|
||||||
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|
||||||
|
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|
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|
||||||
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|
||||||
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|
||||||
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|
||||||
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|
||||||
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|
||||||
|
}
|
||||||
89
chat_template.jinja
Normal file
89
chat_template.jinja
Normal file
@@ -0,0 +1,89 @@
|
|||||||
|
{%- if tools %}
|
||||||
|
{{- '<|im_start|>system\n' }}
|
||||||
|
{%- if messages[0].role == 'system' %}
|
||||||
|
{{- messages[0].content + '\n\n' }}
|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
|
{{- "# Tools\n\nYou may call one or more functions to assist with the user query.\n\nYou are provided with function signatures within <tools></tools> XML tags:\n<tools>" }}
|
||||||
|
{%- for tool in tools %}
|
||||||
|
{{- "\n" }}
|
||||||
|
{{- tool | tojson }}
|
||||||
|
{%- endfor %}
|
||||||
|
{{- "\n</tools>\n\nFor each function call, return a json object with function name and arguments within <tool_call></tool_call> XML tags:\n<tool_call>\n{\"name\": <function-name>, \"arguments\": <args-json-object>}\n</tool_call><|im_end|>\n" }}
|
||||||
|
{%- else %}
|
||||||
|
{%- if messages[0].role == 'system' %}
|
||||||
|
{{- '<|im_start|>system\n' + messages[0].content + '<|im_end|>\n' }}
|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
|
{%- set ns = namespace(multi_step_tool=true, last_query_index=messages|length - 1) %}
|
||||||
|
{%- for message in messages[::-1] %}
|
||||||
|
{%- set index = (messages|length - 1) - loop.index0 %}
|
||||||
|
{%- if ns.multi_step_tool and message.role == "user" and message.content is string and not(message.content.startswith('<tool_response>') and message.content.endswith('</tool_response>')) %}
|
||||||
|
{%- set ns.multi_step_tool = false %}
|
||||||
|
{%- set ns.last_query_index = index %}
|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
|
{%- endfor %}
|
||||||
|
{%- for message in messages %}
|
||||||
|
{%- if message.content is string %}
|
||||||
|
{%- set content = message.content %}
|
||||||
|
{%- else %}
|
||||||
|
{%- set content = '' %}
|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
|
{%- if (message.role == "user") or (message.role == "system" and not loop.first) %}
|
||||||
|
{{- '<|im_start|>' + message.role + '\n' + content + '<|im_end|>' + '\n' }}
|
||||||
|
{%- elif message.role == "assistant" %}
|
||||||
|
{%- set reasoning_content = '' %}
|
||||||
|
{%- if message.reasoning_content is string %}
|
||||||
|
{%- set reasoning_content = message.reasoning_content %}
|
||||||
|
{%- else %}
|
||||||
|
{%- if '</think>' in content %}
|
||||||
|
{%- set reasoning_content = content.split('</think>')[0].rstrip('\n').split('<think>')[-1].lstrip('\n') %}
|
||||||
|
{%- set content = content.split('</think>')[-1].lstrip('\n') %}
|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
|
{%- if loop.index0 > ns.last_query_index %}
|
||||||
|
{%- if loop.last or (not loop.last and reasoning_content) %}
|
||||||
|
{{- '<|im_start|>' + message.role + '\n<think>\n' + reasoning_content.strip('\n') + '\n</think>\n\n' + content.lstrip('\n') }}
|
||||||
|
{%- else %}
|
||||||
|
{{- '<|im_start|>' + message.role + '\n' + content }}
|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
|
{%- else %}
|
||||||
|
{{- '<|im_start|>' + message.role + '\n' + content }}
|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
|
{%- if message.tool_calls %}
|
||||||
|
{%- for tool_call in message.tool_calls %}
|
||||||
|
{%- if (loop.first and content) or (not loop.first) %}
|
||||||
|
{{- '\n' }}
|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
|
{%- if tool_call.function %}
|
||||||
|
{%- set tool_call = tool_call.function %}
|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
|
{{- '<tool_call>\n{"name": "' }}
|
||||||
|
{{- tool_call.name }}
|
||||||
|
{{- '", "arguments": ' }}
|
||||||
|
{%- if tool_call.arguments is string %}
|
||||||
|
{{- tool_call.arguments }}
|
||||||
|
{%- else %}
|
||||||
|
{{- tool_call.arguments | tojson }}
|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
|
{{- '}\n</tool_call>' }}
|
||||||
|
{%- endfor %}
|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
|
{{- '<|im_end|>\n' }}
|
||||||
|
{%- elif message.role == "tool" %}
|
||||||
|
{%- if loop.first or (messages[loop.index0 - 1].role != "tool") %}
|
||||||
|
{{- '<|im_start|>user' }}
|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
|
{{- '\n<tool_response>\n' }}
|
||||||
|
{{- content }}
|
||||||
|
{{- '\n</tool_response>' }}
|
||||||
|
{%- if loop.last or (messages[loop.index0 + 1].role != "tool") %}
|
||||||
|
{{- '<|im_end|>\n' }}
|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
|
{%- endfor %}
|
||||||
|
{%- if add_generation_prompt %}
|
||||||
|
{{- '<|im_start|>assistant\n' }}
|
||||||
|
{%- if enable_thinking is defined and enable_thinking is false %}
|
||||||
|
{{- '<think>\n\n</think>\n\n' }}
|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
|
{%- endif %}
|
||||||
71
config.json
Normal file
71
config.json
Normal file
@@ -0,0 +1,71 @@
|
|||||||
|
{
|
||||||
|
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|
||||||
|
"Qwen3ForCausalLM"
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"attention_bias": false,
|
||||||
|
"attention_dropout": 0.0,
|
||||||
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|
||||||
|
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|
||||||
|
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|
||||||
|
"head_dim": 128,
|
||||||
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|
||||||
|
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|
||||||
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|
||||||
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|
||||||
|
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|
||||||
|
"full_attention",
|
||||||
|
"full_attention",
|
||||||
|
"full_attention",
|
||||||
|
"full_attention",
|
||||||
|
"full_attention",
|
||||||
|
"full_attention",
|
||||||
|
"full_attention",
|
||||||
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"full_attention",
|
||||||
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"full_attention",
|
||||||
|
"full_attention",
|
||||||
|
"full_attention",
|
||||||
|
"full_attention",
|
||||||
|
"full_attention",
|
||||||
|
"full_attention",
|
||||||
|
"full_attention",
|
||||||
|
"full_attention",
|
||||||
|
"full_attention",
|
||||||
|
"full_attention",
|
||||||
|
"full_attention",
|
||||||
|
"full_attention",
|
||||||
|
"full_attention",
|
||||||
|
"full_attention",
|
||||||
|
"full_attention",
|
||||||
|
"full_attention",
|
||||||
|
"full_attention",
|
||||||
|
"full_attention",
|
||||||
|
"full_attention",
|
||||||
|
"full_attention",
|
||||||
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"full_attention",
|
||||||
|
"full_attention",
|
||||||
|
"full_attention",
|
||||||
|
"full_attention",
|
||||||
|
"full_attention",
|
||||||
|
"full_attention",
|
||||||
|
"full_attention",
|
||||||
|
"full_attention"
|
||||||
|
],
|
||||||
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"max_position_embeddings": 40960,
|
||||||
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|
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|
||||||
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|
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|
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|
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|
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|
||||||
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|
||||||
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|
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|
||||||
|
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|
||||||
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|
||||||
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|
||||||
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|
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|
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|
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"vocab_size": 151936
|
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|
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92
evaluation.json
Normal file
92
evaluation.json
Normal file
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|
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{
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||||
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|
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|
||||||
|
"task_success": 0.89,
|
||||||
|
"average_tool_calls": 2.5525
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"model": "Calendar Agent RLVR",
|
||||||
|
"valid_tool_call": 1.0,
|
||||||
|
"policy_compliance": 0.9925,
|
||||||
|
"task_success": 0.99,
|
||||||
|
"average_tool_calls": 2.3775
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"paired_transition": {
|
||||||
|
"task_success": {
|
||||||
|
"gains": 41,
|
||||||
|
"losses": 1,
|
||||||
|
"net_gain": 40
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"policy_compliance": {
|
||||||
|
"gains": 41,
|
||||||
|
"losses": 1,
|
||||||
|
"net_gain": 40
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"templates": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"template": "missing_time_clarification",
|
||||||
|
"samples": 80,
|
||||||
|
"sft_successes": 60.0,
|
||||||
|
"rlvr_successes": 80.0
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"template": "delete_confirmation",
|
||||||
|
"samples": 80,
|
||||||
|
"sft_successes": 59.0,
|
||||||
|
"rlvr_successes": 80.0
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"template": "conflict_then_create",
|
||||||
|
"samples": 80,
|
||||||
|
"sft_successes": 77.0,
|
||||||
|
"rlvr_successes": 76.0
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"template": "confirmed_delete",
|
||||||
|
"samples": 80,
|
||||||
|
"sft_successes": 80.0,
|
||||||
|
"rlvr_successes": 80.0
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"template": "multi_attendee_create",
|
||||||
|
"samples": 80,
|
||||||
|
"sft_successes": 80.0,
|
||||||
|
"rlvr_successes": 80.0
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"training_signal": {
|
||||||
|
"rollouts_per_group": 16,
|
||||||
|
"groups": 96,
|
||||||
|
"active_groups": 68,
|
||||||
|
"zero_variance_groups": 28,
|
||||||
|
"reward_components": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "safety",
|
||||||
|
"weight": 0.25
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "policy_progress",
|
||||||
|
"weight": 0.35
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "semantic_final_success",
|
||||||
|
"weight": 0.4
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
12
generation_config.json
Normal file
12
generation_config.json
Normal file
@@ -0,0 +1,12 @@
|
|||||||
|
{
|
||||||
|
"do_sample": true,
|
||||||
|
"eos_token_id": [
|
||||||
|
151645,
|
||||||
|
151643
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"pad_token_id": 151643,
|
||||||
|
"temperature": 0.6,
|
||||||
|
"top_k": 20,
|
||||||
|
"top_p": 0.95,
|
||||||
|
"transformers_version": "5.14.1"
|
||||||
|
}
|
||||||
26
metrics.json
Normal file
26
metrics.json
Normal file
@@ -0,0 +1,26 @@
|
|||||||
|
{
|
||||||
|
"task": "calendar",
|
||||||
|
"models": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"model": "Qwen3-4B Base",
|
||||||
|
"valid_tool_call": 1.0,
|
||||||
|
"policy_compliance": 0.8,
|
||||||
|
"task_success": 0.2,
|
||||||
|
"average_tool_calls": 0.8
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"model": "Calendar Agent SFT",
|
||||||
|
"valid_tool_call": 1.0,
|
||||||
|
"policy_compliance": 0.8925,
|
||||||
|
"task_success": 0.89,
|
||||||
|
"average_tool_calls": 2.5525
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"model": "Calendar Agent RLVR",
|
||||||
|
"valid_tool_call": 1.0,
|
||||||
|
"policy_compliance": 0.9925,
|
||||||
|
"task_success": 0.99,
|
||||||
|
"average_tool_calls": 2.3775
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}
|
||||||
3
model.safetensors
Normal file
3
model.safetensors
Normal file
@@ -0,0 +1,3 @@
|
|||||||
|
version https://git-lfs.github.com/spec/v1
|
||||||
|
oid sha256:1c4bab462e4538b946e6b17239a51c535fbc16e6f1174eb80afd139d992ad41c
|
||||||
|
size 8044982080
|
||||||
3
tokenizer.json
Normal file
3
tokenizer.json
Normal file
@@ -0,0 +1,3 @@
|
|||||||
|
version https://git-lfs.github.com/spec/v1
|
||||||
|
oid sha256:be75606093db2094d7cd20f3c2f385c212750648bd6ea4fb2bf507a6a4c55506
|
||||||
|
size 11422650
|
||||||
30
tokenizer_config.json
Normal file
30
tokenizer_config.json
Normal file
@@ -0,0 +1,30 @@
|
|||||||
|
{
|
||||||
|
"add_prefix_space": false,
|
||||||
|
"backend": "tokenizers",
|
||||||
|
"bos_token": null,
|
||||||
|
"clean_up_tokenization_spaces": false,
|
||||||
|
"eos_token": "<|im_end|>",
|
||||||
|
"errors": "replace",
|
||||||
|
"extra_special_tokens": [
|
||||||
|
"<|im_start|>",
|
||||||
|
"<|im_end|>",
|
||||||
|
"<|object_ref_start|>",
|
||||||
|
"<|object_ref_end|>",
|
||||||
|
"<|box_start|>",
|
||||||
|
"<|box_end|>",
|
||||||
|
"<|quad_start|>",
|
||||||
|
"<|quad_end|>",
|
||||||
|
"<|vision_start|>",
|
||||||
|
"<|vision_end|>",
|
||||||
|
"<|vision_pad|>",
|
||||||
|
"<|image_pad|>",
|
||||||
|
"<|video_pad|>"
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"is_local": true,
|
||||||
|
"local_files_only": true,
|
||||||
|
"model_max_length": 131072,
|
||||||
|
"pad_token": "<|endoftext|>",
|
||||||
|
"split_special_tokens": false,
|
||||||
|
"tokenizer_class": "Qwen2Tokenizer",
|
||||||
|
"unk_token": null
|
||||||
|
}
|
||||||
Reference in New Issue
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