概要
AWSのStrands Labsが公開した判断用モデル「Strands Decider 2B」の内部構造、Pointer Headによる候補選択の仕組み、および日本語を用いた分類精度の検証結果を解説した技術記事。
詳細内容
AWSが開発するAIエージェント用SDK「Strands」の実験的モデル「Strands Decider 2B」について、そのアーキテクチャと実用性を深く掘り下げた解説記事です。このモデルはQwen3.5-2B-Baseをベースに、従来のLM Headによるトークン生成ではなく、入力された候補を直接採点する「Pointer Head」を採用しており、低コストかつ高速な意思決定を可能にします。記事内では、LoRAを用いた学習手法やPointer Headの数式的な仕組みを説明するとともに、日本語のRAG評価データセット（300問）を用いた実証実験の結果を公開しています。実験では、候補の並び順が精度に与える影響や、Confidence（信頼度）スコアによるフィルタリングが正解率向上に有効であることを示しており、エージェントにおける実務的な判断タスク（ツール選択や分類など）への適応性を考察しています。