Meta-Harness

При условии, что базовая модель не модифицируется, автоматически подобрать более подходящую обвязку, чтобы лучше адаптировать модель под конкретные задачи с точки зрения памяти, извлечения контекста и его компоновки.

Meta-Harness — это сопутствующий код к работе Stanford IRIS Lab под названием «Meta-Harness: End-to-End Optimization of Model Harnesses». Он не меняет саму модель напрямую, а вместо этого ищет оптимальный внешний рабочий контур вокруг модели: что сохранять, когда это извлекать и какой именно контент подавать модели. Репозиторий даёт общий каркас, а также два примера экспериментов: один для классификации текста, второй для Terminal-Bench 2.0.

📁 Language: #Python 98.9%

⭐️ Stars: 456

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer