开源模型经logits读出免训练逼近决策模型Jev
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开源模型经logits读出免训练逼近决策模型Jev
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AI 综述
Jonathan Geuter、Andrew Cheng 和 David Alvarez-Melis 发布论文，提出无需额外训练的决策模型配方：读取开源指令模型末位 token 输出的 A、B、C 等选项 logits 直接完成单次前向决策，并一并发布模型、serving 代码和 OpenDecisions 数据集。 作者在 Gemma 4 31B、Gemma 4 12B、Qwen3.6-27B 和 Qwen3.5-4B 四个开源指令微调模型上评估该配方，其中未微调的 Gemma 4 31B 在 OpenDecisions 上得分 79.6，接近 Jev 的 80.1。
AI 根据报道生成 · 41 分钟前更新
最新进展10月14日 12:00
Gemma 4 31B 等开源语言模型通过字母 logits 读出实现 System One 决策报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月14日
- arXiv · cs.AIGemma 4 31B 等开源语言模型通过字母 logits 读出实现 System One 决策
作者在 Gemma 4 31B、Gemma 4 12B、Qwen3.6-27B 和 Qwen3.5-4B 上证明，现有开源指令微调模型无需额外训练，即可通过读取末位 token 的 A、B、C 等选项 logits 完成单次前向决策；未微调的 Gemma 4 31B 在 OpenDecisions 上得分 79.6，接近 Jev 的 80.1。
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