БэкдорСоздание агента принятия решений на базе Qwen3.5-4B
Разработчики опубликовали бесплатную пошаговую инструкцию по созданию собственной модели принятия решений, способной конкурировать с популярным агентом Jev. Процесс включает дообучение базовой нейросети для выбора оптимальных вариантов и расчета их вероятностей.
В качестве основы используется модель Qwen3.5-4B. Авторы предлагают алгоритм, позволяющий системе анализировать предложенные варианты действий и определять наиболее эффективный путь на основе вычисленных вероятностей успеха.
Все шаги детально расписаны в ноутбуке Google Colab, что делает процесс доступным даже для пользователей без мощного локального оборудования. Готовую к работе модель можно запустить на домашнем компьютере при наличии всего 8 ГБ видеопамяти.
Инструменты для обучения
- Базовая модель: Qwen3.5-4B
- Платформа для обучения: Google Colab
- Минимальные требования: 8 ГБ видеопамяти
- Инструкция по настройке: Unsloth AI
Подробное руководство по обучению доступно по ссылке на сайте Unsloth. Прямая ссылка на готовый блокнот для запуска в Colab также предоставлена разработчиками для удобства тестирования и внедрения решения.
