Decisio-12b-tuned-v2-commit

Это второй дообученный вариант Gemma 4 12B в исполнении commit: модель отвечает на типизированные вопросы о состоянии, выдавая вероятность для каждого варианта. В основе — google/gemma-4-12B-it (ревизия 707f0a3b) с LoRA-адаптером, влитым в веса; около 11.96B параметров. Обслуживается через decisio.

🔍 Ключевые особенности

• 🎯 Для каждого варианта ответа возвращается вероятность, а не только выбранная метка.
• ⚙ В варианте commit вероятность yes/no строго между 0.20 и 0.80 показывается у края полосы на своей стороне: 0.80 выше половины, 0.20 — на половине или ниже. Сам ответ не меняется, меняется калибровка.
• 🔒 Веса в bf16: LoRA влит в базовые веса в fp32 и один раз округлён до bf16 (seed 0); merge сохраняет 0.999999 изменения адаптера в пространстве весов.
• 📡 Нужен decisio 0.35.0 или новее. Чистый vLLM загрузит веса как обычный чекпоинт Gemma 4, но не применит prompt layout, чтение букв опций, температуры и commit-правило.
• 🆕 Это новая модель, а не обновление Decisio-12b-tuned (calibrated, commit и commit-think).

💻 Пример

uv run python -m decisio.serve.vllm_engine --base tachara-ai/Decisio-12b-tuned-v2-commit

Подробнее

Температуры: yes/no 2.01, score 0.7109, choice 1.5274; для choice по числу опций 2–10: 1.5577, 11–26: 1.3713, 27–255: 1.6042.
Данные обучения не раскрыты; в обучение входили официальные train-сплиты некоторых публичных бенчмарков. Тесты и eval-элементы этих бенчмарков не использовались; данные очищены от публичных тестов Decision Index и JevBench.
Лицензия базовой модели — Apache 2.0.
Требования к VRAM в карточке не указаны.