GPT
C

carnice-glm5-hermes-traces

קוד פתוח

kai-osother2026-03-30

  • agents
  • browser
  • code
  • synthetic
  • tool-use

עקבות ריצה מלאים של סוכן אוטונומי שמפעיל כלים, דפדפן וטרמינל. החומר מיועד למי שרוצה לאמן מודל קוד פתוח לעבוד כסוכן עצמאי על סמך ביצועים של GLM-5.

  • 313הורדות בחודש
  • 59לייקים

מה זה

המאגר מרכז נתוני הרצה שנאספו מסוכן Hermes שהריץ את המודל z-ai/glm-5 דרך OpenRouter. הסוכן קיבל גישה לקבצים מקומיים, הרצת קוד, כלי דפדפן וחיפוש ברשת דרך Tavily, כשכל משימה רצה בסביבת עבודה מבודדת וזמנית. הנתיבים המקומיים עברו ניקוי והוחלפו במחרוזות כלליות כדי למנוע דליפת מידע מהשרת שאסף את הנתונים.

מתוך בנק של 4033 פרומפטים, המאגר כולל 1983 שורות ממשימות מקומיות, 1567 שורות ממשימות רשת, ועוד 82 שורות חלקיות ממשימות מורכבות. הקבצים מחולקים לפי רמות סינון: raw_rows כולל את כל הפלט הגולמי, kept מכיל 1780 שורות שעברו סינון ראשוני, ו־high_quality_kept מצמצם את זה ל־1627 דוגמאות איכותיות שמוכנות לאימון ישיר.

מתאים ל

  • אימון סוכנים אוטונומיים

    לימוד מודלים קטנים להפעיל כלי טרמינל ודפדפן ברצף פעולות הגיוני.

  • אימון העדפה ו־DPO

    שימוש בקובץ הדחיות מול קובץ ההצלחות לכיול התנהגות הסוכן.

  • ניתוח כשלים בכלי רשת

    בדיקת שגיאות נפוצות שקורות בזמן חיפוש מידע וחילוץ תוכן מאתרים.

איפה זה נופל

היוצרים עצרו את איסוף המשימות הארוכות מוקדם מהמתוכנן בגלל עלות גבוהה ביחס לאיכות, כך שיש רק 82 רשומות כאלה והן חלקיות. בנק הפרומפטים המקורי ששימש להרצה לא מצורף למאגר. בנוסף, מדובר בדאטה סינתטי שנוצר בלעדית על ידי מודל יחיד, כך שההטיות ושגיאות ההיגיון של GLM-5 מוטמעות בתוך התשובות והכלים.

שאלות
נפוצות

האם מותר להשתמש במאגר לפיתוח מודל מסחרי?

הרישיון מוגדר בתור other ולא מצוין רישיון חופשי מוכר כמו Apache או MIT. בנוסף, הנתונים הופקו ממודל צד שלישי דרך OpenRouter, מה שמחייב בדיקה של תנאי השימוש שלהם לפני שמשלבים את המשקולות במוצר מסחרי.

האם הדאטהסט כולל טקסט בעברית?

הכרטיס לא מזכיר עברית כלל. כל הכלים, הפרומפטים והקריאות לדפדפן ולמערכת מבוססים על סביבות עבודה סטנדרטיות באנגלית, ולכן לא הייתי בונה עליו לאימון סוכן שמיועד לשפה המקומית.

איזה קובץ הכי מתאים להתחיל איתו אימון?

הקובץ sft_messages_high_quality.jsonl נבנה בדיוק לזה. הוא מכיל 1627 דוגמאות שעברו את הסינון המחמיר ביותר ומסודרות במבנה שיחה שמתאים ישירות לשלב ה־SFT.

מדוע המשימות הארוכות נחתכו באמצע?

המפתחים ציינו שהם עצרו את איסוף המשימות האלה בכוונה, כי יחס האיכות לעלות היה נמוך מדי. נשארו שם 82 שורות חלקיות בלבד, כך שהמאגר מתאים בעיקר לפעולות קצרות וממוקדות.

איך טוענים

הקבצים שמורים בפורמט JSONL בחלוקה לכמה קבצים ייעודיים, ואין צורך לבקש אישור גישה כדי להוריד אותם. לאימון מהיר כדאי לפנות ישירות לקובץ sft_messages_high_quality.jsonl שמכיל את שיחות האימון הנקיות ביותר, או לקובץ high_quality_kept.jsonl אם אתם צריכים את המטא-דאטה המלא. שאר הקבצים, כמו rejected.jsonl, מיועדים בעיקר לניתוח טעויות או אימוני DPO.

from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("kai-os/carnice-glm5-hermes-traces")

הרישיון

הרישיון מוגדר כ־other, כלומר אין רישיון קוד פתוח סטנדרטי מוכר בכרטיס. במצב כזה אי אפשר להניח שמותר להשתמש בדאטה למוצר מסחרי, וצריך לבדוק את תנאי השימוש של GLM-5 ושל OpenRouter לפני שמאמנים מודל להפצה.

הרישיון המלא ב־Hugging Face ↗