NanoJev: nghiên cứu mô hình quyết định cục bộ qua trò chơi

Mô hình phi tự hồi quy trả lời câu hỏi choice, score và noul; bộ định tuyến chọn checkpoint. Máy chủ tự lưu trữ cung cấp POST /v1/systemone cho ứng dụng khách Jev hiện có, nhưng mô hình chạy bên dưới là Laya.

Mô hình huấn luyện sẵn và tinh chỉnh hỗ trợ câu hỏi có/không, chọn đáp án và chấm điểm trên cùng văn bản. API tuân theo TypeSafe System One, cho phép SDK Python TypeSafe kết nối máy chủ Kev cục bộ.

Công cụ xử lý quyết định ngữ nghĩa nhỏ như định tuyến, thử lại và kiểm tra bằng chứng bằng xác suất, không sinh câu trả lời. Nó tái hiện mẫu giao diện Jev, không sao chép mô hình hoặc quá trình huấn luyện chưa công bố và không liên kết với TypeSafe.

Cung cấp văn bản hoặc trạng thái có cấu trúc cùng câu hỏi có/không để nhận xác suất trả lời có. Máy chủ dùng định dạng Jev cho Noul, cho phép ứng dụng khách hiện có kết nối mô hình tự lưu trữ riêng.

RAG-Fusion tạo các biến thể truy vấn rồi hợp nhất thứ hạng bằng Reciprocal Rank Fusion để tìm tài liệu mà một truy vấn có thể bỏ sót. Jev là lựa chọn xếp hạng lại trong quy trình đánh giá; thí nghiệm này cần JEV_API_KEY. Bản demo gốc vẫn chỉ tìm kiếm vectơ. Bộ đánh giá so sánh chiến lược trên NFCorpus; quy trình kết hợp gồm BM25, tìm kiếm vectơ, hợp nhất và xếp hạng lại.

decider trả về xác suất Choice, Score và Noul từ trạng thái và câu hỏi có kiểu qua một lượt truyền xuôi. Họ mô hình độc lập theo hướng Jev này dựa trên Qwen; dữ liệu huấn luyện không được chưng cất từ Jev. Dùng giao diện Python Decider hoặc kết nối SDK TypeSafe với điểm cuối HTTP cục bộ tương thích.