È presentato il modello non autoregressivo openJev-verdict-2.0

I sviluppatori hanno presentato openJev-verdict-2.0 — un modello di decisione non autoregressivo progettato per lavorare con processi aziendali. Il rilascio è orientato verso un'elevata velocità di elaborazione dei dati mantenendo una precisione paragonabile a quella di modelli più grandi.

L'architettura del modello include 149,6 milioni di parametri. Durante i test, il sistema ha dimostrato una precisione del 77,10% con un indicatore di errore di calibrazione atteso (ECE) al livello del 1,44%. Il tempo di inferenza è compreso tra 20 e 25 ms per una richiesta, il che consente di utilizzare la soluzione in sistemi in tempo reale ad alta carico.

Secondo i risultati dei test interni, il modello supera in efficienza soluzioni come Laya nell'esecuzione di compiti aziendali standard. Gli sviluppatori notano che l'utilizzo di un approccio non autoregressivo ha permesso di ridurre notevolmente i ritardi caratteristici dei modelli generativi tradizionali.

Il codice del progetto è stato pubblicato in open access su GitHub. Il modello è già disponibile per l'integrazione in processi di lavoro esistenti che richiedono un tempo di risposta minimo per l'adozione di decisioni automatizzate.