Together: Tev1 4B Experimental

Tev1 4B Experimental to model klasyfikacyjny Together AI do pytań ze stałym zbiorem odpowiedzi. Producent dostroił go na podstawie Qwen3.5 4B i podaje 4,7 miliarda parametrów. Model wybiera opcję przez generowanie tekstu bez trybu rozumowania: udokumentowane wejście obejmuje stan, jedno pytanie i oznaczone warianty, a żądanym wyjściem jest dokładnie jedna litera. Aplikacja mapuje tę literę na klucz semantyczny opcji. Odróżnia to jego proces decyzyjny od modelu bezpośrednio zwracającego skalibrowane prawdopodobieństwa lub oczekiwaną ocenę według rubryki.

Stan, pytanie i 2–24 opcje

Interfejs producenta przedstawia decyzję jako obiekt JSON zawierający state, question i options. Każda opcja zawiera oznaczenie literowe od A do X, klucz semantyczny i opis. Podaj od dwóch do 24 opcji i zadbaj, by każdy opis wyjaśniał, kiedy dana odpowiedź ma zastosowanie. Litera jest zwięzłym oznaczeniem wyjścia; klucz semantyczny to znaczenie używane przez otaczające oprogramowanie. Zachowaj mapowanie powiązane z dokładną listą opcji wykorzystaną do danej decyzji.

W przypadku wiadomości do wsparcia stan powinien zawierać wiadomość i istotny kontekst, a pytanie określać, którą intencję lub miejsce docelowe wybrać. Przykładowa lista może rozróżniać zgłoszoną awarię integracji, problem z dostępem i prośbę o informacje o produkcie, z opcją none, gdy wymienione intencje nie pasują. Zdefiniuj przypadki nakładające się, zamiast oczekiwać, że model wywnioskuje politykę kierowania organizacji ze skróconych etykiet.

Generowanie bez rozumowania i żądana postać odpowiedzi

Opublikowany przykład Together dostarcza instrukcję systemową, która traktuje zawartość state jako dane, wybiera jedną wymienioną opcję i żąda wyłącznie jej litery, bez wyjaśnienia. Zalecane ustawienia to temperature 0, limit generowania ośmiu tokenów i wyłączone myślenie. Producent wyraźnie zaznacza, że publiczny endpoint nie wstawia tych ustawień automatycznie; dostarcza je funkcja pomocnicza z przykładu, natomiast żądanie bezpośrednie musi je określić. Użyj tych ustawień, by zażądać zamierzonej krótkiej odpowiedzi klasyfikacyjnej bez rozumowania.

Limit ośmiu tokenów jest przykładowym ustawieniem wyjścia dla tego procesu krótkich odpowiedzi, a nie uniwersalną specyfikacją maksymalnego wyjścia. Zamierzonym użytecznym wynikiem pozostaje wybrana litera. Jeśli funkcja pomocnicza udostępnia później obiekt z oznaczeniem i kluczem, odróżnij ten obiekt powstały z interpretacji od surowej treści wygenerowanej przez model. Wybór kategorii sam w sobie nie aktualizuje zgłoszenia, nie zatwierdza operacji ani nie wykonuje następnego działania.

Klasyfikacja, reguły i oceny kategorialne

Producent opisuje wykrywanie intencji, stosowanie zasad, kierowanie procesami, kategorie dokumentów, sentyment i rozumienie fragmentów przez pytania tak/nie jako obsługiwane wzorce zadań. Zadanie logiczne może dostarczyć dwie opcje, których klucze oznaczają true i false; aplikacja odpowiednio interpretuje wybraną opcję. Zadanie analizy sentymentu może dostarczyć opisane poziomy i zwrócić klucz jednej wybranej kategorii. Ten wybór kategorialny nie jest średnią poziomów ważoną prawdopodobieństwami, a zwrócona litera nie jest liczbową wartością pewności.

W decyzji opartej na regułach uwzględnij w zadaniu istotne fakty i regułę, zamiast prosić model o wymyślenie polityki. Na przykład instrukcja kierowania dokumentów może opisywać dozwolone foldery i materiał należący do każdego z nich. Zadanie taksonomii badań może podawać tytuł i streszczenie pracy wraz z opisami tematów. Wynik należy interpretować w odniesieniu do dostarczonych alternatyw, zachowując pierwotny materiał na wypadek niejednoznacznego lub spornego wyboru.

Zakres treningu i tożsamość wydania

Strona modelu podaje 37 840 przykładów treningowych obejmujących wynikanie logiczne, pytania tak/nie do fragmentów, intencje bankowe, kategorie wiadomości, poziomy sentymentu, zasady zapisane programowo, kierowanie i taksonomię prac badawczych. Towarzyszący przewodnik dokumentuje normalizowanie tych zadań do wspólnego formatu decyzyjnego i dostrajanie modelu klasyfikacyjnego. Wyjaśnia to koncentrację profilu na ograniczonym zbiorze odpowiedzi; nie dowodzi, że każda nowa polityka, dziedzina lub taksonomia będzie obsługiwana poprawnie bez oceny właściwej dla zadania.

Tev1 4B Experimental to nazwany model Together, a nie ogólny profil bazowy Qwen3.5 4B ani punkt kontrolny innego producenta modeli decyzyjnych. Zachowaj przygotowanie wyjścia i kontrakt wejścia właściwe dla tego eksperymentalnego wydania. Wspólny przypadek zastosowania decyzji lub znajoma rodzina bazowa nie uzasadniają przejmowania obsługi obrazów, kalibracji prawdopodobieństw, wywołań narzędzi ani limitów grupowania pytań z innego modelu.

Kontekst i przegląd wyniku

Specyfikacja modelu Together podaje okno kontekstu 32,8K tokenów oraz wejście tekstowe z wyjściem tekstowym. Kontekst musi pomieścić instrukcje, stan, pytanie i opcje używane w żądaniu klasyfikacji. Przygotuj tylko materiał potrzebny pytaniu, zachowując definicje odróżniające alternatywy. Utrzymuj zwięzły prompt klasyfikacyjny przez usuwanie nieistotnego kontekstu przy zachowaniu definicji opcji.

Producent określa to jako wydanie eksperymentalne przeznaczone do oceny na rzeczywistych zadaniach decyzyjnych. Przed mapowaniem surowej odpowiedzi na klucz semantyczny sprawdź, czy jest jednym z dostarczonych oznaczeń, i porównaj klasyfikacje z reprezentatywnym oznaczonym materiałem z docelowego zadania. Prawidłowa litera potwierdza poprawną formę wyboru, a nie poprawność jego interpretacji. Zachowaj razem wejście, opcje, zwróconą literę i przypisany klucz, aby końcowy artefakt wspierał kierowanie, kategoryzację lub przegląd zasad bez utraty informacji o tym, jak zdefiniowano decyzję.