arXiv · AI· Qi Li, Jianjun Xu, Pingtao Wei·· 10 小时前AI 评分28
DKnown-Jev: 基于 Qwen3.5 和 Qwen3.8 基座微调的规范性知识任务评估模型
DKnown-Jev: Fine-Tuning and Evaluation of a JEV-Style Model for Tasks Involving Normative Knowledge
AI 导读
DKnown-Jev 基于 Qwen3.5-2B 和 Qwen3.8-27B 基座微调，用于规范性知识任务中候选段落的可用性二分类。 27B 单轮训练在 1,120 个人工验证样本上取得 98.75% 准确率，超越 Jev 基线 6.07 个百分点；2B 单轮准确率提升仅为 0.18 个百分点。 研究为开发应用于规范性知识任务的候选评分模型提供了实证依据。
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