Decision 3.0이 0.6B부터 26B까지 분류 모델 공개

Decision 3.0의 분류 모델은 여섯 크기로 나뉩니다. 가장 작은 모델은 0.6B이고 가장 큰 모델은 26B입니다. 여섯 모델 모두 제로샷 분류(zero-shot classification)용으로 소개됐습니다. Hugging Face의 vllm-sr 컬렉션에 공개됐습니다. 저는 선택지가 여섯 개라는 점이 반갑습니다. 작은 모델부터 제 작업에 맞는지 살펴볼 수 있기 때문입니다.

분류 모델을 공개할 때는 크기 선택지뿐 아니라 성능과 이용 조건도 함께 확인할 수 있어야 합니다. Decision 3.0은 여섯 크기를 제공하지만 비교에 필요한 정보는 컬렉션에 없어, 각 모델 페이지를 살펴보는 과정이 이어집니다.

제로샷 분류는 별도의 예시 학습 없이 입력을 범주에 배정하는 방식입니다. 이번 공개는 그 방식을 한 크기에 묶지 않고 여섯 모델로 제공합니다.

컬렉션에는 모델별 성능 비교 결과와 측정 조건, 이용 조건이 제시되지 않았습니다. 공개된 크기만으로 어떤 모델이 더 정확한지, 내 사용 목적에 맞는지 판단하기는 어렵습니다. 실제 성능과 사용 가능 범위는 각 모델 페이지에서 확인해야 합니다.

각 모델 페이지에서 이용 조건을 확인한 뒤, 실제 업무에서 자주 분류하는 입력과 범주를 몇 개 골라 d3-edge부터 시험하십시오. 같은 입력을 더 큰 모델에도 넣어 결과가 달라지는지 비교하면, 크기 선택이 내 작업에 영향을 주는지 살펴볼 수 있습니다.

마지막으로 예시를 따로 학습시키지 않고 분류를 시도하셨을 때, 어떤 입력에서 결과를 가장 먼저 점검하셨습니까?