Usando o Claude Code para Automatizar Experimentos de Pesquisa em IA por 12 Horas
Pesquisa Automatizada em IA com Claude Code
Um desenvolvedor documentou o uso do Claude Code para automatizar experimentos de pesquisa em IA por 12 horas consecutivas. O projeto focou no CLaaS, uma estrutura de aprendizado contínuo em tempo real que move o contexto para os pesos usando auto-distilação.
Configuração Experimental
O objetivo era ajustar as execuções de treinamento de auto-distilação para maximizar a conformidade de um modelo com diferentes verificadores de preferência, como respostas concisas e sem emojis. Os experimentos foram executados localmente em uma RTX 5090 durante a noite.
Arquitetura do Sistema
O repositório foi construído para ser altamente configurável:
- Cada parâmetro ajustável exposto via CLI usando gerenciamento de configuração Hydra
- Painéis HTML para cada etapa de treinamento e execução de avaliação
- Métricas, entradas e saídas tornadas observáveis através de painéis
- O Claude Code podia consultar os painéis via requisições curl para verificar o progresso
Gerenciamento de Experimentos
O fluxo de trabalho foi controlado por um arquivo local EXPERIMENTS.md com regras específicas:
- Cada experimento podia alterar no máximo uma variável ou fazer uma alteração de código
- Entre experimentos, o modelo tinha que aceitar ou reverter a alteração anterior com base nos resultados
- Quaisquer novas alterações de código tinham que ser expostas via configuração para ajustes posteriores
- O modelo registrava todo o progresso, hipóteses e resultados no arquivo como um diário em execução
- Usou um "loop Ralph Wiggum" com o objetivo de maximizar a conformidade com as preferências
Resultados
Durante 12 horas, o sistema executou 9 experimentos:
- Encontrou e corrigiu um bug de colapso do modelo na primeira execução
- Ajustou os passos de gradiente por lote para 4
- Ajustou a taxa de aprendizado para 3e-5
- A conformidade melhorou de 0.000 para 1.000
- O uso de tokens foi surpreendentemente baixo porque a maior parte do tempo foi gasto aguardando as execuções de treinamento entre experimentos
A mesma tarefa também foi executada com o Codex por 2 horas usando um prompt simples, e ele convergiu independentemente para os mesmos hiperparâmetros.
Repositório do projeto: https://github.com/kfallah/CLaaS
📖 Leia a fonte completa: r/ClaudeAI
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