SkillPoison: تسميم المهارات التدريجي عبر التجارب الناجحة

يوفر هذا المستودع تنفيذ SkillPoison، وهي خط أنابيب لمرحلة التشكيل لبناء تجارب ناجحة موثّقة وتنظيمها في سجلات تشكيل.

هيكل المستودع

.
├── assets/
│   └── framework.png
├── configs/
│   └── main.yaml
├── core/
│   ├── hts/
│   ├── legsa/
│   ├── gctir/
│   ├── utils/
│   ├── config.py
│   └── pipeline.py
├── prompts/
│   ├── legsa/
│   ├── target_audit.txt
│   ├── counterfactual_generation.txt
│   └── counterfactual_audit.txt
├── scripts/
│   └── run_skillpoison.py
├── .env.example
├── requirements.txt
└── README.md

يحتوي core/ على تنفيذ HTS وLEGSA وGCTIR؛ ويخزّن prompts/ قوالب المطالبات الموجّهة للنموذج؛ ويخزّن configs/ إعدادات التجارب؛ ويُعدّ scripts/run_skillpoison.py نقطة التنفيذ الرئيسية.

التثبيت

يُنصح باستخدام Python 3.10 أو أحدث.

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

إعداد النموذج

اضبط نقطة نهاية النموذج قبل التشغيل الفعلي:

export MODEL_API_KEY="your-api-key"
export MODEL_BASE_URL="https://your-endpoint/v1"
export MODEL_NAME="your-model-name"

يتوفر قالب لمتغيرات البيئة في .env.example.

الإعدادات

ملف الإعدادات الرئيسي هو:

configs/main.yaml

يحدد دليل الإخراج، وإعدادات النموذج، والسلوك المستهدف، ونموذج التضمين، وعتبات HTS، ودليل مطالبات LEGSA، وإعدادات تشكيل GCTIR.

صيغة الإدخال

يقبل خط الأنابيب إدخالاً بصيغة JSON أو JSONL. بالنسبة إلى JSON، استخدم قائمة experiences:

{
  "experiences": [
    {
      "id": "example_001",
      "category": "category_name",
      "task_text": "task input",
      "solution": "externally verified solution",
      "trajectory": {
        "task_input": "task input",
        "model_output": "recorded successful output"
      },
      "requirement_checks": [true],
      "verified_success": true,
      "output_format": "text"
    }
  ]
}

يجب أن يحتوي كل مرشح على id فريد، ومعلومات المهمة/الفئة، ومسار ناجح مسجّل، ونتائج التحقق، وصيغة إخراج (text أو json أو python).

التشغيل

python scripts/run_skillpoison.py \
  --config configs/main.yaml \
  --input /path/to/candidate_experiences.json \
  --out outputs/run

ينفّذ خط الأنابيب:

Candidate Experiences
        ↓
       HTS
        ↓
      LEGSA
        ↓
      GCTIR
        ↓
Formation Records

يتجاوز --out دليل الإخراج المحدد في configs/main.yaml.

الإخراج

يكتب التشغيل القياسي:

outputs/run/
├── selection_audit.json
├── formation_records.json
└── run_summary.json

• selection_audit.json: نتائج اختيار المرشحين والتحقق منهم.
• formation_records.json: سجلات التشكيل النهائية.
• run_summary.json: إحصاءات التشغيل والإعدادات وملخص الاستخدام.

وضع الإعادة

لإعادة التنفيذ الحتمي من القطع الأثرية الوسيطة المسجّلة:

python scripts/run_skillpoison.py \
  --config configs/main.yaml \
  --input /path/to/replay_input.json \
  --out outputs/replay \
  --replay

يجب أن يحتوي إدخال الإعادة مسبقًا على القطع الأثرية المسجّلة التي يتطلبها خط الأنابيب.