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新加坡国立大学团队推出面向决策的 Jeva 原生架构
2 小时前
新加坡国立大学xML Lab推出了面向决策需求的Jeva模型。该模型针对传统模型存在的四大问题：选项顺序变动影响判断、无合适选项时强行输出、候选规模扩展受限以及重复计算冗余，进行了架构设计上的创新。Jeva模型融入了null感知、排列不变性、选项可扩展、可缓存四项核心结构特性，通过分离文本理解与判断、全候选集合参与偏好计算、区分候选相对偏好与答案存在性、支持候选语义表征缓存复用，实现了相关能力。实验结果表明，Jeva在空答案检测、选项重排下的判断稳定性、大候选集下的准确率与速度、候选复用时的推理效率等方面均表现突出，为语言模型决策任务提供了新的设计思路。
