AutoTrainessは、最先端モデルのトレーニングにおける人的負荷に対応するため、ポストトレーニングプロセスを自動化するように設計された言語モデルエージェントです。計画立案、データ準備、トレーニング、評価、ログ記録をエージェントとコンピュータのインターフェースのレポジトリとして公開しています。

  • AutoTrainessは、明示的なワークフロー、ルール、実行制約を通じて過去の人間の経験を外部化し、信頼性の高いトレーニング行動を導きます。
  • PostTrainBenchにおいて、GPT-5.4 (Codex) を使用して平均スコア26.94を達成し、CLIのみのベースラインが記録した23.21を上回ります。
  • このシステムはモデルやハルネス全体で汎化し、DeepSeek-V4-Flash (OpenCode) のスコアを12.13から19.58に向上させます。

反復と評価という複雑なサイクルを自動化することで、AutoTrainessは言語モデルエージェントが人間の介入なしに自律的に他の言語モデルを改善することを可能にします。