vegaml-wcag-embed-v1

Это эксперимент Turbolego: closed-form редактирование весов Qwen/Qwen3.5-0.8B, которое встраивает навык ответов на вопросы по WCAG 2.2 — 63 критериям успеха. Модель небольшая, около 0.8B параметров, и показывает подход к инъекции навыка без обычного файнтюна.

⚙ Ключевые особенности

• 🧩 База — Qwen/Qwen3.5-0.8B; навык — WCAG 2.2, 63 success criteria.
• ⚙️ Метод — closed-form weight editing, правится down_proj в 23-м слое.
• 🎯 Базовая точность на тесте — 95%, у teacher (vegaml) val accuracy — 90%.
• 🤫 Автор честно пишет: редактирование не улучшает результат и может ухудшать валидацию.
• 🌐 Есть браузерное демо через WASM; лицензия Apache-2.0.

🌐 Пример

Сценарий из карточки: задать модели вопрос по одному из 63 критериев WCAG 2.2 — например, о соответствии интерфейса требованию доступности — и получить решение. Для проверки есть демо, которое запускается в браузере через WASM.

Подробнее

База: Qwen/Qwen3.5-0.8B, около 0.8B параметров.
Метод: closed-form weight editing, down_proj, 23-й слой.
Базовая test accuracy — 95%, teacher val accuracy — 90%.
Ограничение: редактирование не даёт прироста и может снижать validation.
Лицензия Apache-2.0.