Ga naar de inhoud
Vareon

Verslaat fine-tuning, zonder trainingsrun.

Duplex liet een bevroren model zich gedragen alsof het was gefinetuned, en versloeg de beste adapter uit een getunede sweep van LoRA, QLoRA en DoRA in alle zes tests: drie openbare datasets voor intentherkenning op twee open modelfamilies, elk drie runs.

  • 6 / 6Tests waarin Duplex een gefinetunede adapter versloegGemiddeld +30.3 punten
  • 0Hertraining om naar een andere modelfamilie over te stappenDe adapters gingen in 0 van de 6 mee
  • 60 tot 79%Beantwoord uit wat het heeft geleerdOp beide modelfamilies

Een bevroren model, aangepast zonder het aan te raken.

Een klein open model, bevroren: de gewichten blijven precies zoals ze zijn.

Stap 1 van 5: Bevroren

Voorop in alle zes tests.

Nauwkeurigheid op BANKING77, CLINC150 en HWU64, met Qwen2.5 en SmolLM2.

Stap 1 van 3: Bevroren

Op zichzelf scoorden de bevroren modellen tussen 11% en 49% over de zes tests.

Het blijft leren tijdens het werk.

Naarmate er geverifieerde voorbeelden binnenkomen, beantwoordt Duplex meer zelf, en blijft het juist.

Stap 1 van 3: 40 voorbeelden

Na 40 geverifieerde voorbeelden beantwoordde Duplex 1.7% van de verzoeken zelf, allemaal correct.

Waar Duplex verder gaat dan fine-tuning.

Algemeen vermogen, verwijderen, van model wisselen en herhaalde verzoeken, naast elkaar.

Stap 1 van 4: Algemeen vermogen

Bij een toets op algemene kennis liet Duplex het model in alle zes tests ongewijzigd. De adapter kostte het 1 tot 4 punten.

Hoe het is uitgevoerd.

De taak
Intentclassificatie: lees een bericht en geef precies één intentlabel terug.
Datasets
BANKING77 (77 intents), CLINC150 (151) en HWU64 (64), allemaal openbaar.
Modellen
Qwen2.5-1.5b-instruct en SmolLM2-1.7b-instruct, bevroren.
Omvang
300 trainingsvoorbeelden per run, drie runs voor elke dataset en modelfamilie: 18 runs.
Vergeleken met
Het bevroren model op zichzelf, en de beste adapter uit een afgestelde sweep van LoRA, QLoRA en DoRA.
Gelijk gehouden
Hetzelfde bevroren model, dezelfde data, splits, prompt en antwoordverwerking voor elke aanpak.

Wat het betekent voor je werk.

  • Aanpassing zonder trainingsrun.

    Duplex versloeg de afgestelde adapter in elke test, met gemiddeld 30.3 punten.

  • Je model blijft je model.

    Zijn algemene kennis bleef ongewijzigd, en elk afzonderlijk ding dat Duplex leerde, kan exact worden verwijderd.

  • Wissel vrij van model.

    Wat Duplex had geleerd, ging zonder hertraining over naar de andere modelfamilie.

Zie het in je eigen werk.

Van je eigen assistent tot elke agent die je bedrijf draait: een pilot zet Duplex in op je eigen werk, met vooraf afgesproken maatstaven.