LiquidAI/LFM2.5-1.2B-JP-202606 をバックボーンに、文脈と候補群から型付きの判定＋確率を直接返す 「Jev」スタイルの判定モデル。自己回帰的な文章生成の代わりに、lmhead を 候補ごとにスコアリングするカスタムヘッド(cross-encoder型)に差し替えている。 - バックボーン: LiquidAI/LFM2.5-1.2B-JP-202606 (凍結、LoRAで適応) - ヘッド: 各候補を [context][question][candidatei] としてエンコードし、 最終トークンのhidden stateをMLPでスコア化、候補間でsoftmaxを取って 標準の transformers アーキテクチャではないため、AutoModelForCausalLM 等 https://github.com/fukayatti/jev-japanese-judgment fukayatti0/jev-japanese-judgment (JCommonsenseQA / chABSA-dataset / JSNLI をJev形式に変換し、LLM拡張・ sourcedataset間のリバランスを行ったもの) 学習に一度も使っていない分割で評価している(JCommonsenseQA validation / chABSA test / JSNLI dev、 各タスク最大400件)。chABSAのtestは文単位の分割のため、同じ企業文書の別文が学習に含まれる可能性がある。 参考: 学習に使ったデータの一部を抜き出した評価では accuracy…
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Yuki Fukaya
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