Рубрикс: Быстрый судья по делу о неавторстве

Компьютерные науки > Вычисления и язык [представлен 26 октября 2026 года] Название: RubriX: Быстрый, неауторьегрессивный судья RDF HTML (экспериментальный) резюме: Оценка на основе ruberic спрашивает, какой уровень рубрики соответствует ответу. Обычно это делается путем инициирования большой языковой модели (LLM) в качестве судьи, которая нуждается в регенеративном вызове на решение и читает каждое описание уровня, поэтому ее стоимость растет с рубрикой. Мы представляем RubriX, классический судья, чья архитектура вдохновляется контрастными языковыми моделями (CLM): адаптированный к LORA энкодер впитывает входное и каждое описание уровня, и мягкий макс. сходство косинуса с перевесом дает вероятность для каждого уровня без текстового поколения. В ходе подготовки по публичным и запатентованным синтетическим данным RubriX достигает 75,4 % точности в задерживаемых рубриках против 57,1 % для Jev TypeSafe и 49,8 % для судьи Qwen3-8B. По восьми контрольным показателям, обозначенным человеком, он находится в пределах 6 процентных пунктов точности Jev по большинству из них, тогда как Jeve сохраняет более высокий лидер на двух и лучше ранжирует ответы в среднем; по сравнению с результатами, указанными в документе G-Eval RubriX превосходит G- Eval с GPT-3.5 по каждому Суммэвальному измерению и обоим подклассам QAGS. С учётом уровня кадра Рубрикса латентность Рубикс остается примерно на 28 мс за каждое решение, поскольку уровни описания растут с 10 до 3000 жетонов, а Jev (ближайшее время…