Kotoba Labs 釋出了 open-jev-deberta-v3-large 模型

Kotoba Labs 團隊推出了開源語言模型 open-jev-deberta-v3-large，該模型適用於結構化決策任務。新模型可以在一次傳遞中為不同類型的問題提供校準的概率分佈。

該架構基於 DeBERTa-v3-large 基礎模型，並針對選項、評分和不確定性問題的處理進行了優化，可以在單次計算中完成。這種方法降低了複雜分析管道推理的計算成本。

在專門的測試中，模型在域內數據上展示了 85.4% 的準確率。在域外測試（OOD）中，該指標為 69%，證實了算法對新類型輸入數據的穩健性。

模型的權重和文檔已在 Hugging Face 平台上以免費許可證發布。該版本面向需要高精度分類和風險評估的自動分析系統開發人員。