Harmonic-9B:AIエージェント向けの2段階Qwen3.5-9Bファインチューニング

Harmonic-9Bとは?
Harmonic-9Bは、AIエージェントアプリケーション向けに特別に設計されたQwen3.5-9Bのファインチューン版です。開発者は2段階のトレーニングアプローチを採用しています:ステージ1は高度な推論トレーニングに焦点を当て(既に完了)、ステージ2は軽量なツール呼び出しとエージェントのファインチューニングに焦点を当てています(発表時点では進行中)。
技術詳細
目標は、強力な構造化推論とクリーンで信頼性の高いツール使用を組み合わせながら、自然なチャット機能を維持することです。ステージ2では、開発者はHermesエージェントトレースのデータセットをフィルタリングし、Hugging Faceでオープンソース化しています。
フィルタリングされたデータセットの主な改善点:
- 自己修正:6% → 63%
- 検証ステップ:26% → 96%
- 思考の深さ:+40%
- 有効なJSON/ツール呼び出し:100%
GGUF量子化バージョンは既にダウンロード可能ですが、開発者はステージ2がまだトレーニング中であるため、適切なベンチマークを実行していないと注記しています。ステージ1チェックポイントの初期チェックでは、推論構造に対して良好な結果が示されました。
現在の状況と次のステップ
開発者は、Harmonic-9BがOpenClaw、LangGraph、ReActなどのエージェントハーネスでどのように動作するかについてのフィードバックを求めています。ステージ2が完了し、適切なエージェント評価を実行できるようになったら、ベンチマーク数値を共有する予定です。この作業は、高シグナルデータキュレーションと段階的ファインチューニングアプローチに関する継続的な研究の一部です。
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
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