概要
意思決定特化型AI「Jev」の推論速度と汎用性を再現するための手法を、LLMのLogitを直接利用する方式と専用のDecision Headを学習する方式の2系統に整理・解説。
詳細内容
TypeSafe AI社が発表した意思決定モデル「Jev」のアーキテクチャを解明・再現しようとする試みを技術的に分類した記事です。主な分類として、学習済みLLMの語彙logitsを利用してdecode過程を省く「Direct Logit型」と、BERT等のEncoderやQwen等のDecoderの潜在表現から専用の分類ヘッドを構築する「Decision Head型」の2つを提示しています。Direct Logit型はオープンモデルの知識をそのまま活用できる汎用性が魅力ですが、複数質問への並列化やスコアのキャリブレーションに課題が残ります。一方、Decision Head型は計算効率や確信度の推定において優位性がありますが、タスクに応じたファインチューニングの必要性が高まる傾向にあります。記事内ではlayaやkevといった具体的な再現実装例が紹介されており、特に「確信度（Confidence）」を実務に組み込む重要性が強調されています。