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基于Qwen3构建并校准决策模型
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AI 综述
10月11日，Hacker News 首页收录一篇使用 Qwen/Qwen3-1.7B 构建并校准决策模型的教程。教程通过单次前向计算，让模型从 A、B、C、D、E 五个固定选项中选择答案。在 CommonsenseQA 随机留出样本上，模型准确率为 725/1221（0.5938），微调后提升至 762/1221（0.6241）。教程指出，输出 token 概率不直接等于答案正确率，并通过温度缩放改善校准；同时提供 GitHub 仓库，包含数据集构建、评估、微调与校准脚本。
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最新进展10月11日 06:50
教程展示了Qwen3-1.7B的微调与温度缩放校准流程，并提供配套代码仓库。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月11日
- Hacker News 首页如何用 Qwen3-1.7B 构建并校准决策模型
教程用 Qwen/Qwen3-1.7B 构建决策模型，通过单次前向计算在 A、B、C、D、E 固定选项中选择答案。模型在 CommonsenseQA 随机留出样本上的准确率为 725/1221 = 0.5938，微调后提升至 762/1221 = 0.6241。输出 token 概率不直接等于答案正确率，教程通过温度缩放改善校准，并提供包含数据集构建、评估、微调与校准脚本的 GitHub 仓库。
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