Kotoba Labs выпустила модель open-jev-deberta-v3-large

Команда Kotoba Labs представила открытую языковую модель open-jev-deberta-v3-large, созданную для задач структурированного принятия решений. Новинка выдает откалиброванные вероятностные распределения для различных типов вопросов за один проход.

Архитектура построена на базе базы DeBERTa-v3-large и оптимизирована для обработки вариантов выбора, оценок и неопределенных вопросов в рамках одного прямого вычисления. Такой подход снижает вычислительные затраты при инференсе сложных аналитических пайплайнов.

На специализированных тестах модель продемонстрировала точность в 85.4% на внутридоменных данных. В условиях внедоменного тестирования (OOD) этот показатель составляет 69%, что подтверждает устойчивость алгоритма к новым типам входных данных.

Веса и документация опубликованы на платформе Hugging Face под свободной лицензией. Релиз ориентирован на разработчиков систем автоматизированной аналитики, которым требуется высокая точность классификации и оценки рисков.