Tasksource lança o JEV-Nano-v0, modelo de decisão tipada multi-vetor de 149M

Fonte · Ficha do modelo: Tasksource-JEV-Nano-v0

Em 28 de setembro de 2026, Damien Sileo publicou o Tasksource-JEV-Nano-v0 no Hugging Face: um fine-tune ~149M do LateOn que responde perguntas tipadas choice, noul e score com scoring MaxSim estilo ColBERT, em vez de uma cabeça classica.

A situação (state + question) é encoded uma vez e reutilizada entre conjuntos de candidatos; as opções são pontuadas de forma independente, e o card afirma equivariância exata à permutação. O treino usou o stream companheiro tasksource-jev-typed-decisions (512k decisões, 519 tasks, sem teacher). Inferência via pylate + torch — não há servidor /v1/systemone. Pesos Apache-2.0; o dataset carrega tag de licença HF other.

O que o autor reporta (UnverifiedClaim): Typed Decisions 42,6%, Banking77 44,7%, classifier-benchmark v2 57,5 micro, e uma tabela de peers contra GLiClass / GLiNER2.5 nos mesmos 1k samples. Temperature aprendida 0,53. Sem p50/p99 público.

Ficha no catálogo: /pt-br/models/tasksource-jev. Vizinhos: Julia-1, GLiNER2.5-Decide, Laya.