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利用Qwen3构建与校准单步决策模型方案公布
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AI 综述
2026年10月，相关技术演示展示了如何基于 Qwen/Qwen3-1.7B 构建单步决策模型并进行校准。该方案通过将词表掩码限制在预设选项上来约束输出 token，使模型仅需单次前向传播即可输出概率分布，并利用温度缩放技术解决模型的过度自信问题。在 CommonsenseQA 数据集的测试中，该模型初始准确率为 59.38%，经过微调后准确率达到 62.41%。
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最新进展10月11日 09:24
作者演示利用Qwen3-1.7B构建单步决策模型并校准，微调后准确率达62.41%。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月11日
- Buzzing HN · 中文精选如何用大语言模型构建并校准单步决策模型
作者演示了如何利用 Qwen/Qwen3-1.7B 通过约束输出 token 构建单步决策模型，并用温度缩放解决模型过度自信问题。通过将词表掩码限制在预设选项上，模型只需单次前向传播即可输出概率分布；在 CommonsenseQA 数据集上测试准确率为 59.38%，微调后达到 62.41%。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。