T-Search: как мы обучали агента многошаговому поискуВсем привет! На связи Толя Потапов, MLE в Т-Банке. Продолжаем развив...

T-Search: как мы обучали агента многошаговому поискуВсем привет! На связи Толя Потапов, MLE в Т-Банке. Продолжаем развивать линейку открытых моделей Gen-T. Мы делились русскоязычными семействами моделей T-Lite и T-Pro. Сегодня выпускаем модель другого класса — T-Search. Это открытый агент-ретривер для сложного многошагового поиска. T-Search Он построен на базе Qwen3.6-35B-A3B и обучен полностью на синтетических данных, которые мы генерировали под собственный харнесс. Важная особенность: T-Search не пишет финальный ответ, а отдает ранжированный список чанков, генерацию можно доверить любой модели под требования конкретного продукта. Вместе с моделью выкладываем в open source два бенчмарка: TRuST — первый бенчмарк сложного агентского поиска на русском языке и SynthComp — синтетический бенчмарк на русском и английском, с фиксированными индексами. В статье расскажу, как устроен харнесс, как мы построили фабрику синтетических поисковых задач с состязательным циклом проверок, какие решения п...

Read Original

Related

Mastodon discussion 19m ago

T-Search: как мы обучали агента многошаговому поискуВсем привет! На связи Толя Потапов, MLE в Т-Банке. Продолжаем развив...

T-Search: как мы обучали агента многошаговому поискуВсем привет! На связи Толя Потапов, MLE в Т-Банке. Продолжаем развивать линейку открытых моделей Gen-T. Мы делились русскоязычны...