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[오픈소스] Jebadiah v2.1 공개: 텍스트 생성 대신 로짓 기반 의사결정 모델
텍스트 생성 과정을 생략하고 로짓 점수로 의사결정을 수행하는 로컬 모델. 새로운 추론 아키텍처 연구에 참고할 만함.
요약
최근 공개된 Jebadiah v2.1(27B, 9B) 모델은 텍스트 생성이 아닌 폐쇄형 분류(closed-set scoring) 방식을 통해 의사결정을 내리는 오픈 가중치 모델이다. 기존의 생성 및 샘플링 단계 없이 입력값과 고정된 선택지에 대한 로짓(logits) 점수만을 산출하여 확률을 도출한다. 자체 벤치마크인 Decision Index 0.3 기준, 27B 모델은 57.03점으로 기존 v2 대비 1.92점 상승했으며 지식과 언어 부문에서 성능 개선이 두드러졌다. 9B 모델 역시 47.20점으로 v2 대비 3.11점 상승하며 전반적인 점수 향상을 보였다. 다만, 두 모델 모두 'When2Call' 도구 활용 능력에서는 각각 6.38점과 0.84점의 성능 하락이 나타났다.
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원문 제목 [P] Pecision models that score every allowed label from the logits: Jebadiah v2.1 (27B, 9B), open weights and self-run benchmark results [P]
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