yvligo

yvligo — это LoRA-адаптер для deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017, дообученный вести рекламные кампании в X Ads как агент с tool calling. По брифу клиента он запускает кампании, следит за ними, меняет таргетинг, ставки и бюджеты, а в конце присылает клиенту отчёт.

🔥 Ключевые особенности

• 💸 Ведёт кампании через инструменты X Ads API: запуск, проверка, корректировка таргетинга, ставок и бюджетов.
• 👀 Обучен supervised fine-tuning на 312 экспертных трассах полных кампаний в симулированной среде X Ads.
• 💪 SFT на Tinker: LoRA rank 32, alpha 32, все linear-слои; взят чекпойнт step 39, около 24M токенов.
• 👉 В обучении использованы 78 MCP-инструментов mcp__ads__* и планировщик; thinking на low effort.
• ☺ Завершает сессию отчётом клиенту.

💸 Пример

from transformers import AutoModelForCausalLM
from peft import PeftModel

base = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017", torch_dtype="auto", device_map="auto")
model = PeftModel.from_pretrained(base, "loglogai/yvligo")

Подробнее

На 45 отложенных брифах: geometric mean conversions ÷ par — 1.311; против базовой DeepSeek-V4.1-Flash — ×1.196, лучше на 36 из 45.
Ни разу не ниже 0.8 par (минимум 0.842); 2.3% tool calls с ошибкой против 1.6% у эксперта.
Ограничения: иногда добавляет лишний 18+ age gate; часть прироста даёт keyword targeting, который симулятор может переоценивать; в 18 из 45 прогонов рассуждения упоминают оценку.
Лицензия MIT, как у базовой модели.