作者分享将 Qwen3-4B 后训练为工具调用 Agent 的 Tadpole 教程
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作者分享将 Qwen3-4B 后训练为工具调用 Agent 的 Tadpole 教程
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AI 综述
Reddit 用户 /u/DesignerIsland5524 发布自建 Agent 框架 Tadpole，将 Qwen3-4B 后训练为工具调用 Agent，称 144 项验证集分数从 0.507 提升到 0.826。适配器以 66 MB llama.cpp LoRA 形式在 Hugging Face 开放，可加载在 Q8_0 GGUF 之上于 16 GB M5 Mac 本地运行，整个后训练成本约 140 美元租用 GPU。
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最新进展10月29日 11:13
作者将 Qwen3-4B 后训练为工具调用 Agent，66 MB llama.cpp LoRA 可在 Mac 上运行报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月29日
- Reddit · r/LocalLLaMA精选作者将 Qwen3-4B 后训练为工具调用 Agent，66 MB llama.cpp LoRA 可在 Mac 上运行
Reddit 用户 /u/DesignerIsland5524 发布了自建 Agent 框架 Tadpole，将 Qwen3-4B 后训练为工具调用 Agent，144 项验证集分数从 0.507 提升到 0.826，适配器以 66 MB llama.cpp LoRA 形式在 Hugging Face 开放，可加载在 Q8_0 GGUF 之上于 16 GB M5 Mac 本地运行。SFT 用验证过的轨迹使虚假完成声明从 420 次运行中的 31 次降到 1 次；expert iteration 在验证集提升明显但在 held-out 测试上与起点持平；GRPO 在同等 rollout 预算下全面落后。
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