Розробник показав, як побудувати власну «модель рішень» для LLM на основі обмеженого декодування
Build your own decision model
Автор публікації на Hacker News описав підхід «моделей рішень», які за одне проходження через мовну модель обирають відповідь із фіксованого набору варіантів, обмежуючи словник допустимих токенів. На прикладі моделі Qwen3-1.7B він показав, що метод швидкий, але дає точність лише близько 59%, а впевненість моделі потребує калібрування температурним масштабуванням. Код для побудови й тестування власної моделі автор виклав на GitHub.
Мовою оригіналу · EN
A developer explains how to build a constrained-decoding decision model and calibrate its confidence with temperature scaling.
Читати оригінал на Hacker News (100+ балів) →
Чому в стрічці: Технічний розбір калібрування впевненості LLM цікавий для аудиторії AI/tech.