Nutzer finetunt Gemma 4B für sprachgesteuertes Tic-Tac-Toe-Spiel
Ein Reddit-Nutzer aus r/LocalLLaMA teilt sein Lernprojekt: ein sprachgesteuertes Tic-Tac-Toe-Spiel, das eine vollständige NLP-Pipeline demonstriert. Die Anwendung kombiniert Spracherkennung (ASR), Intent-Parsing mit einem finegetuned Gemma-4B-Modell, Execution von Game-Funktionen und Text-to-Speech-Ausgabe. Der Entwickler generierte selbst etwa 1000 Trainingssamples und finetunte das Modell, um natürlichsprachliche Eingaben in strukturierte Toolcalls für das Spiel umzuwandeln. Das Repository wurde auf GitHub veröffentlicht und soll anderen dabei helfen, praktisch ein ähnliches End-to-End-System zu verstehen – der Ersteller betont, dass konkrete Projekte mehr Lernwert hätten als reine Video-Tutorials.
- Dataset: ~1000 eigens generierte Trainingsamples für Intent-Parsing
- Modell: Gemma 4B als Basis, finegetuned für Tool-Calling
- Pipeline: ASR (Transcription) → SLM Intent Parsing → Custom Game Functions → TTS
- Repository öffentlich auf GitHub verfügbar (moedesux/voice-tic-tac-toe)
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