开源 1.5 亿参数 LateOn 决策模型:用 token 级 late interaction 替代分类头
antoine_chaffin · x · 2026-09-29
Hugging Face 上开源了 tasksource-jev-nano-v0，一个约 1.49 亿参数(LateOn 架构)的小型决策模型，Apache-2.0 协议。
- 做什么:从候选列表中选最优项——欺诈路由、意图、主题、情感分类等，用 token 级 late interaction 而非传统分类头
- 训练数据:51.2 万条真实决策数据，覆盖三类判断(单选、是非、打分)，未使用教师模型蒸馏
- 架构优势:情境只编码一次、可跨决策缓存；输出与选项顺序无关(经验证严格置换等变)，这是分类头做不到的
- 成绩:Tasksource 未见任务 46.8%49.7%，Banking77(77 选项)44.7%，classifier-benchmark v2 上 57.5 micro
对需要在资源受限场景做廉价多选项决策的开发者是一个值得关注的轻量方案。
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