120 Lernschritte gesichert; der faire Python-Vergleich ist vorbereitet

Unser Gesamtziel: vier brauchbare Spezialisten. Abgenommen sind weiterhin 0 von 4. Ob das Modell durch diesen Lernversuch mehr Aufgaben richtig löst, ist noch offen. Die nächste entscheidende Messung vergleicht seine Antworten vor und nach dem Lernen.

Was haben wir gemacht?

Das Basismodell hat einen weiteren Abschnitt mit 20 Lernschritten beendet. Der neue Stand wurde gespeichert und unabhängig wieder auf der Grafikeinheit geladen und geprüft. Parallel haben wir die Steuerung fertiggestellt, mit der wir eine feste Python-Regellösung auf demselben Mini testen können.

Was ist dabei herausgekommen?

In diesem Lernprogramm sind jetzt 120 von 224 geplanten Lernschritten und sechs von zwölf Zwischenständen gesichert. Es fehlen noch 104 Lernschritte und die abschließenden Antwortmessungen. Die 120 Schritte sind ungefähr 54% dieses begrenzten Lernprogramms. Das ist keine Prozentangabe für das Gesamtziel. Frühere 37 Schritte, deren Stand nicht gespeichert wurde, werden nicht mitgezählt. Der neue Abschnitt dauerte rund 26 Minuten; die unabhängige Prüfung rund 19 Sekunden. Dabei wurde kein Neustart der Grafikeinheit festgestellt.

Sieben gezielte lokale Tests der neuen Python-Steuerung bestehen. Sie prüfen unter anderem, ob genau das vorgesehene Programm ausgeführt wird, ob Zeitgrenzen wirken und ob ein verlorenes Ergebnis keinen zweiten Versuch auslöst. Auf dem Mini ist dieser neue Regelvergleich noch nicht gelaufen. Seine Aufgaben und Antworten werden dort bleiben; übertragen werden nur Programmquellen und anschließend zusammengefasste Ergebnisse.

Was kann das Modell dadurch besser?

Die Modellgewichte wurden tatsächlich weiter gelernt. Ob daraus bessere Antworten werden, müssen die ausstehenden Messungen zeigen. Der bisherige Befund belegt gesicherten Lernfortschritt, noch keine bessere Problemlösung.

Der vorbereitete erste Python-Vergleich verwendet acht bekannte Übungsaufgaben und bereits gespeicherte Antworten eines älteren Python-Zusatzmoduls. Er wird zeigen, wie diese Antworten gegenüber einer festen Regellösung abschneiden. Er prüft damit noch nicht das jetzt weitertrainierte Basismodell und ersetzt keinen Test an unbekannten Aufgaben.

Was fehlt bis zum Gesamtziel?

Jeder der vier Spezialisten muss mindestens 70% von mindestens 300 unbekannten Aufgaben aus mindestens 30 voneinander unabhängigen Aufgabengruppen lösen. Er muss sowohl das gemeinsame Basismodell als auch starke feste Regeln nachweisbar übertreffen. Wiederholte Trainingsläufe müssen den Nutzen bestätigen.

Zusätzlich fehlen die vollständigen Nachweise für schnelle Antworten auf beiden Mini-Jahrgängen, acht Stunden stabilen Betrieb, Wechseln und Wiederaufnehmen der Zusatzmodule, eine kleinere Modellvariante sowie die Erweiterung um neue Rechner. Neue Lernschritte allein erhöhen diese Abnahmezahl nicht.

Was kommt als Nächstes?

Der vorhandene automatische Ablauf setzt das begrenzte Lernprogramm fort. Nach seinem vollständigen Abschluss vergleichen wir die Antworten und führen den vorbereiteten Python-Regelvergleich aus. Erst diese Ergebnisse bestimmen, welche Lernaufgaben oder Programme als Nächstes verbessert werden.

Lokaler Bericht, noch nicht veröffentlicht. Die automatische Freigabeprüfung hat die Veröffentlichung konkreter interner Mess- und Fortschrittszahlen abgelehnt. Ihre dokumentierte Sperre bleibt wirksam; dieser Bericht liegt vollständig mit Quellenbindungen für das Schaufenster bereit.