Downloads · 30 days
24
46% of all-time downloads
Illaitar/aidnd-arbiter
aidnd-arbiter is a machine learning model from Illaitar. Use it for the machine learning task on the model card, and read the license before you ship it in a product. It is set up for gguf. The card lists the license as apache-2.0.
Решает, как разрешать freeform-действие игрока в движке AI-DnD. На вход — действие, краткая сцена и оценка правдоподобия 0..1. На выход — один JSON:
Downloads · 30 days
24
46% of all-time downloads
All-time downloads
52
Public
Repo size
5.8 GB
Likes
0
Public
Click a slice to open those files.
.gguf5.8 GB · 100%
From the Hugging Face model README
Решает, как разрешать freeform-действие игрока в движке AI-DnD. На вход — действие, краткая сцена и оценка правдоподобия 0..1. На выход — один JSON:
{"resolution": "auto_success|auto_fail|roll", "ability": …, "skill": …, "dc": …,
"target": …, "lasting_effect": …, "reason": …}
auto_success — тривиальное, без риска;auto_fail — невозможное;roll — рискованное: навык 5e + DC (ниже DC — выше правдоподобие).База: unsloth/Qwen3.5-9B (Apache-2.0).
Метод: QLoRA SFT (4-bit), 170 примеров, 3 эпохи; учили только ответ ассистента. Затем мердж в базу и квантизация в Q4_K_M GGUF.
Оценка (30 отложенных, по 10 на тип resolution; метрика — совпадение с эталоном, DC с допуском ±2):
| resolution | skill (roll) | dc±2 (roll) | full | |
|---|---|---|---|---|
| база Qwen3.5-9B | 10% | 0% | 0% | 10% |
| aidnd-arbiter | 83% | 80% | 100% | 77% |
База почти не держит схему арбитра; адаптер — обязателен. DC калибруется отлично
(±2 в 100% бросков). Часть «промахов» — спорные (невозможное действие как очень
сложный бросок DC≈22 вместо auto_fail), а не грубые ошибки.
hf download Illaitar/aidnd-arbiter aidnd-arbiter-q4_k_m.gguf Modelfile --local-dir aidnd-arbiter
cd aidnd-arbiter && ollama create aidnd-arbiter -f Modelfile
ollama run aidnd-arbiter
Требуется Ollama 0.17.1+ (Modelfile использует
RENDERER/PARSER qwen3.5).
В движке AI-DnD роль arbiter (decide_resolution) указывает на aidnd-arbiter
(AIDND_ARBITER_MODEL, с откатом на базовую модель, если адаптера нет на сервере).