Benchmark.Config(
        dataset=CompetitionData.Config(
            directory=PosixPath('/opt/scratch/datasets/name-that-llm/prepared'),
            labels=[
                'claude-fable-5',
                'claude-opus-4-6',
                'claude-opus-4-8',
                'claude-opus-5',
                'claude-sonnet-5',
                'gemini-3.1-pro-preview',
                'gemini-3.6-flash',
                'gemini-3.7-flash',
                'gemini-3.8-flash',
                'glm-5.3',
                'glm-5.3-flash',
                'gpt-5.5',
                'gpt-5.6-luna',
                'gpt-5.6-sol',
                'gpt-5.6-terra',
                'gpt-6-astra',
                'kimi-k3',
                'qwen3.8-max'
            ],
            expected_rows=2_699,
            expected_prompts=150,
            max_prompts=None
        ),
        encoder=FrozenQwen.Config(
            directory=PosixPath('/opt/scratch/datasets/name-that-llm/qwen-3-8b-base-v1'),
            layers=[4, 6, 8, 22],
            batch_size=8,
            max_length=512,
            channels_hidden=4_096,
            dtype=torch.float16,
            retry_dtype=torch.bfloat16,
            device='cuda',
            norm=QwenRMSNorm.Config(
                channels_in=-1,
                channels_out=-1,
                eps=1e-06,
                elementwise_affine=False,
                device=None,
                dtype=None
            ),
            rotate=priml.model.attention.rope.rotate_activation_dtype,
            split_qkv_projection=True,
            split_gate_projection=True,
            attention_kernel=SdpaFused.Config(),
            release_model=<built-in function collect>
        ),
        branches={   'svm': SvmBranch.Config(
        │       features=DocumentFeatures.Config(
        │           char=TfidfVectorizer.Config(
        │               analyzer=CharacterNgrams.Config(minimum=1, maximum=5),
        │               preprocess=<class 'str'>,
        │               min_documents=2,
        │               max_features=300_000,
        │               transformer=TfidfTransformer.Config()
        │           ),
        │           word=TfidfVectorizer.Config(
        │               analyzer=WordNgrams.Config(
        │                   token_pattern='\\S+',
        │                   minimum=1,
        │                   maximum=2,
        │                   stop_words=[]
        │               ),
        │               preprocess=<class 'str'>,
        │               min_documents=2,
        │               max_features=None,
        │               transformer=TfidfTransformer.Config()
        │           ),
        │           style=InlineConfig(
        │               <class 'priml.baselines.name_that_llm.model.StyleCounts'>
        │           ),
        │           scaler=StandardScaler.Config(),
        │           style_weight=0.3
        │       ),
        │       classifier=LinearSVC.Config(
        │           inverse_regularization=1.0,
        │           optimizer=DualCoordinate.Config(max_iter=5000, tolerance=0.0001),
        │           seed=42
        │       ),
        │       calibration=SigmoidCalibration.Config(
        │           max_magnitude=30.0,
        │           optimizer=LBFGS.Config(
        │               max_iter=15_000,
        │               tolerance_gradient=1e-06,
        │               tolerance_change=np.float64(1.4210854715202004e-14),
        │               history_size=10
        │           )
        │       ),
        │       inner_folds=3
        │   ),
        │   'plain': QwenHeads.Config(
        │       classifier=LogisticRegression.Config(
        │           inverse_regularization=0.002,
        │           optimizer=LBFGS.Config(
        │               max_iter=5_000,
        │               tolerance_gradient=0.0001,
        │               tolerance_change=np.float64(1.4210854715202004e-14),
        │               history_size=10
        │           )
        │       ),
        │       scaler=StandardScaler.Config(),
        │       layers=[0, 1, 2, 3]
        │   ),
        │   'centred': CenteredHeads.Config(
        │       heads=QwenHeads.Config(
        │           classifier=LogisticRegression.Config(
        │               inverse_regularization=0.002,
        │               optimizer=LBFGS.Config(
        │                   max_iter=3_000,
        │                   tolerance_gradient=0.0001,
        │                   tolerance_change=np.float64(1.4210854715202004e-14),
        │                   history_size=10
        │               )
        │           ),
        │           scaler=StandardScaler.Config(),
        │           layers=[0, 1, 2, 3]
        │       ),
        │       chunk_sizes=[2, 3, 4, 6],
        │       minimum_cluster=2,
        │       fallback='plain',
        │       seed=42
            )},
        validation=ValidationGroups.Config(
        │   topics=TopicClusters.Config(
        │   │   threshold=0.9,
        │   │   vectorizer=TfidfVectorizer.Config(
        │   │   │   analyzer=WordNgrams.Config(
        │   │   │   │   token_pattern='(?u)\\b\\w\\w+\\b',
        │   │   │   │   minimum=1,
        │   │   │   │   maximum=1,
        │   │   │   │   stop_words=[
        │   │   │   │   │   'a',
        │   │   │   │   │   'about',
        │   │   │   │   │   'above',
        │   │   │   │   │   'across',
        │   │   │   │   │   'after',
        │   │   │   │   │   'afterwards',
        │   │   │   │   │   'again',
        │   │   │   │   │   'against',
        │   │   │   │   │   'all',
        │   │   │   │   │   'almost',
        │   │   │   │   │   'alone',
        │   │   │   │   │   'along',
        │   │   │   │   │   'already',
        │   │   │   │   │   'also',
        │   │   │   │   │   'although',
        │   │   │   │   │   'always',
        │   │   │   │   │   'am',
        │   │   │   │   │   'among',
        │   │   │   │   │   'amongst',
        │   │   │   │   │   'amoungst',
        │   │   │   │   │   'amount',
        │   │   │   │   │   'an',
        │   │   │   │   │   'and',
        │   │   │   │   │   'another',
        │   │   │   │   │   'any',
        │   │   │   │   │   'anyhow',
        │   │   │   │   │   'anyone',
        │   │   │   │   │   'anything',
        │   │   │   │   │   'anyway',
        │   │   │   │   │   'anywhere',
        │   │   │   │   │   'are',
        │   │   │   │   │   'around',
        │   │   │   │   │   'as',
        │   │   │   │   │   'at',
        │   │   │   │   │   'back',
        │   │   │   │   │   'be',
        │   │   │   │   │   'became',
        │   │   │   │   │   'because',
        │   │   │   │   │   'become',
        │   │   │   │   │   'becomes',
        │   │   │   │   │   'becoming',
        │   │   │   │   │   'been',
        │   │   │   │   │   'before',
        │   │   │   │   │   'beforehand',
        │   │   │   │   │   'behind',
        │   │   │   │   │   'being',
        │   │   │   │   │   'below',
        │   │   │   │   │   'beside',
        │   │   │   │   │   'besides',
        │   │   │   │   │   'between',
        │   │   │   │   │   'beyond',
        │   │   │   │   │   'bill',
        │   │   │   │   │   'both',
        │   │   │   │   │   'bottom',
        │   │   │   │   │   'but',
        │   │   │   │   │   'by',
        │   │   │   │   │   'call',
        │   │   │   │   │   'can',
        │   │   │   │   │   'cannot',
        │   │   │   │   │   'cant',
        │   │   │   │   │   'co',
        │   │   │   │   │   'con',
        │   │   │   │   │   'could',
        │   │   │   │   │   'couldnt',
        │   │   │   │   │   'cry',
        │   │   │   │   │   'de',
        │   │   │   │   │   'describe',
        │   │   │   │   │   'detail',
        │   │   │   │   │   'do',
        │   │   │   │   │   'done',
        │   │   │   │   │   'down',
        │   │   │   │   │   'due',
        │   │   │   │   │   'during',
        │   │   │   │   │   'each',
        │   │   │   │   │   'eg',
        │   │   │   │   │   'eight',
        │   │   │   │   │   'either',
        │   │   │   │   │   'eleven',
        │   │   │   │   │   'else',
        │   │   │   │   │   'elsewhere',
        │   │   │   │   │   'empty',
        │   │   │   │   │   'enough',
        │   │   │   │   │   'etc',
        │   │   │   │   │   'even',
        │   │   │   │   │   'ever',
        │   │   │   │   │   'every',
        │   │   │   │   │   'everyone',
        │   │   │   │   │   'everything',
        │   │   │   │   │   'everywhere',
        │   │   │   │   │   'except',
        │   │   │   │   │   'few',
        │   │   │   │   │   'fifteen',
        │   │   │   │   │   'fifty',
        │   │   │   │   │   'fill',
        │   │   │   │   │   'find',
        │   │   │   │   │   'fire',
        │   │   │   │   │   'first',
        │   │   │   │   │   'five',
        │   │   │   │   │   'for',
        │   │   │   │   │   'former',
        │   │   │   │   │   'formerly',
        │   │   │   │   │   'forty',
        │   │   │   │   │   'found',
        │   │   │   │   │   'four',
        │   │   │   │   │   'from',
        │   │   │   │   │   'front',
        │   │   │   │   │   'full',
        │   │   │   │   │   'further',
        │   │   │   │   │   'get',
        │   │   │   │   │   'give',
        │   │   │   │   │   'go',
        │   │   │   │   │   'had',
        │   │   │   │   │   'has',
        │   │   │   │   │   'hasnt',
        │   │   │   │   │   'have',
        │   │   │   │   │   'he',
        │   │   │   │   │   'hence',
        │   │   │   │   │   'her',
        │   │   │   │   │   'here',
        │   │   │   │   │   'hereafter',
        │   │   │   │   │   'hereby',
        │   │   │   │   │   'herein',
        │   │   │   │   │   'hereupon',
        │   │   │   │   │   'hers',
        │   │   │   │   │   'herself',
        │   │   │   │   │   'him',
        │   │   │   │   │   'himself',
        │   │   │   │   │   'his',
        │   │   │   │   │   'how',
        │   │   │   │   │   'however',
        │   │   │   │   │   'hundred',
        │   │   │   │   │   'i',
        │   │   │   │   │   'ie',
        │   │   │   │   │   'if',
        │   │   │   │   │   'in',
        │   │   │   │   │   'inc',
        │   │   │   │   │   'indeed',
        │   │   │   │   │   'interest',
        │   │   │   │   │   'into',
        │   │   │   │   │   'is',
        │   │   │   │   │   'it',
        │   │   │   │   │   'its',
        │   │   │   │   │   'itself',
        │   │   │   │   │   'keep',
        │   │   │   │   │   'last',
        │   │   │   │   │   'latter',
        │   │   │   │   │   'latterly',
        │   │   │   │   │   'least',
        │   │   │   │   │   'less',
        │   │   │   │   │   'ltd',
        │   │   │   │   │   'made',
        │   │   │   │   │   'many',
        │   │   │   │   │   'may',
        │   │   │   │   │   'me',
        │   │   │   │   │   'meanwhile',
        │   │   │   │   │   'might',
        │   │   │   │   │   'mill',
        │   │   │   │   │   'mine',
        │   │   │   │   │   'more',
        │   │   │   │   │   'moreover',
        │   │   │   │   │   'most',
        │   │   │   │   │   'mostly',
        │   │   │   │   │   'move',
        │   │   │   │   │   'much',
        │   │   │   │   │   'must',
        │   │   │   │   │   'my',
        │   │   │   │   │   'myself',
        │   │   │   │   │   'name',
        │   │   │   │   │   'namely',
        │   │   │   │   │   'neither',
        │   │   │   │   │   'never',
        │   │   │   │   │   'nevertheless',
        │   │   │   │   │   'next',
        │   │   │   │   │   'nine',
        │   │   │   │   │   'no',
        │   │   │   │   │   'nobody',
        │   │   │   │   │   'none',
        │   │   │   │   │   'noone',
        │   │   │   │   │   'nor',
        │   │   │   │   │   'not',
        │   │   │   │   │   'nothing',
        │   │   │   │   │   'now',
        │   │   │   │   │   'nowhere',
        │   │   │   │   │   'of',
        │   │   │   │   │   'off',
        │   │   │   │   │   'often',
        │   │   │   │   │   'on',
        │   │   │   │   │   'once',
        │   │   │   │   │   'one',
        │   │   │   │   │   'only',
        │   │   │   │   │   'onto',
        │   │   │   │   │   'or',
        │   │   │   │   │   'other',
        │   │   │   │   │   'others',
        │   │   │   │   │   'otherwise',
        │   │   │   │   │   'our',
        │   │   │   │   │   'ours',
        │   │   │   │   │   'ourselves',
        │   │   │   │   │   'out',
        │   │   │   │   │   'over',
        │   │   │   │   │   'own',
        │   │   │   │   │   'part',
        │   │   │   │   │   'per',
        │   │   │   │   │   'perhaps',
        │   │   │   │   │   'please',
        │   │   │   │   │   'put',
        │   │   │   │   │   'rather',
        │   │   │   │   │   're',
        │   │   │   │   │   'same',
        │   │   │   │   │   'see',
        │   │   │   │   │   'seem',
        │   │   │   │   │   'seemed',
        │   │   │   │   │   'seeming',
        │   │   │   │   │   'seems',
        │   │   │   │   │   'serious',
        │   │   │   │   │   'several',
        │   │   │   │   │   'she',
        │   │   │   │   │   'should',
        │   │   │   │   │   'show',
        │   │   │   │   │   'side',
        │   │   │   │   │   'since',
        │   │   │   │   │   'sincere',
        │   │   │   │   │   'six',
        │   │   │   │   │   'sixty',
        │   │   │   │   │   'so',
        │   │   │   │   │   'some',
        │   │   │   │   │   'somehow',
        │   │   │   │   │   'someone',
        │   │   │   │   │   'something',
        │   │   │   │   │   'sometime',
        │   │   │   │   │   'sometimes',
        │   │   │   │   │   'somewhere',
        │   │   │   │   │   'still',
        │   │   │   │   │   'such',
        │   │   │   │   │   'system',
        │   │   │   │   │   'take',
        │   │   │   │   │   'ten',
        │   │   │   │   │   'than',
        │   │   │   │   │   'that',
        │   │   │   │   │   'the',
        │   │   │   │   │   'their',
        │   │   │   │   │   'them',
        │   │   │   │   │   'themselves',
        │   │   │   │   │   'then',
        │   │   │   │   │   'thence',
        │   │   │   │   │   'there',
        │   │   │   │   │   'thereafter',
        │   │   │   │   │   'thereby',
        │   │   │   │   │   'therefore',
        │   │   │   │   │   'therein',
        │   │   │   │   │   'thereupon',
        │   │   │   │   │   'these',
        │   │   │   │   │   'they',
        │   │   │   │   │   'thick',
        │   │   │   │   │   'thin',
        │   │   │   │   │   'third',
        │   │   │   │   │   'this',
        │   │   │   │   │   'those',
        │   │   │   │   │   'though',
        │   │   │   │   │   'three',
        │   │   │   │   │   'through',
        │   │   │   │   │   'throughout',
        │   │   │   │   │   'thru',
        │   │   │   │   │   'thus',
        │   │   │   │   │   'to',
        │   │   │   │   │   'together',
        │   │   │   │   │   'too',
        │   │   │   │   │   'top',
        │   │   │   │   │   'toward',
        │   │   │   │   │   'towards',
        │   │   │   │   │   'twelve',
        │   │   │   │   │   'twenty',
        │   │   │   │   │   'two',
        │   │   │   │   │   'un',
        │   │   │   │   │   'under',
        │   │   │   │   │   'until',
        │   │   │   │   │   'up',
        │   │   │   │   │   'upon',
        │   │   │   │   │   'us',
        │   │   │   │   │   'very',
        │   │   │   │   │   'via',
        │   │   │   │   │   'was',
        │   │   │   │   │   'we',
        │   │   │   │   │   'well',
        │   │   │   │   │   'were',
        │   │   │   │   │   'what',
        │   │   │   │   │   'whatever',
        │   │   │   │   │   'when',
        │   │   │   │   │   'whence',
        │   │   │   │   │   'whenever',
        │   │   │   │   │   'where',
        │   │   │   │   │   'whereafter',
        │   │   │   │   │   'whereas',
        │   │   │   │   │   'whereby',
        │   │   │   │   │   'wherein',
        │   │   │   │   │   'whereupon',
        │   │   │   │   │   'wherever',
        │   │   │   │   │   'whether',
        │   │   │   │   │   'which',
        │   │   │   │   │   'while',
        │   │   │   │   │   'whither',
        │   │   │   │   │   'who',
        │   │   │   │   │   'whoever',
        │   │   │   │   │   'whole',
        │   │   │   │   │   'whom',
        │   │   │   │   │   'whose',
        │   │   │   │   │   'why',
        │   │   │   │   │   'will',
        │   │   │   │   │   'with',
        │   │   │   │   │   'within',
        │   │   │   │   │   'without',
        │   │   │   │   │   'would',
        │   │   │   │   │   'yet',
        │   │   │   │   │   'you',
        │   │   │   │   │   'your',
        │   │   │   │   │   'yours',
        │   │   │   │   │   'yourself',
        │   │   │   │   │   'yourselves'
        │   │   │   │   ]
        │   │   │   ),
        │   │   │   preprocess=<method 'lower' of 'str' objects>,
        │   │   │   min_documents=1,
        │   │   │   max_features=None,
        │   │   │   transformer=TfidfTransformer.Config()
        │   │   )
        │   ),
        │   chunk_size=3,
        │   seed=43
        ),
        blend=LogBlend.Config(
            weights={'svm': 0.4, 'plain': 0.3, 'centred': 0.3},
            minimum_probability=1e-12
        ),
        outer_folds=5,
        budget=WallBudget.Config(
            seconds=inf,
            reserve_evaluation_sec=0,
            clock=<built-in function perf_counter>,
            receipt_path=PosixPath('/opt/scratch/artifacts/name-that-llm/exp000/result.json')
        ),
        base_dir='/opt/scratch',
        working_dir=PosixPath('/opt/scratch/artifacts/name-that-llm/exp000'),
        study_name='name-that-llm',
        experiment_name='exp000',
        doc=''
    )
