hiroshij/interactive-refinement-qwen3-14B

Interactive Refinement Qwen3-14B

このモデルは、Qwen3-14BをベースとしたInteractive Refinement（対話的改善）システムです。

モデル概要

• ベースモデル: Qwen/Qwen3-14B
• 改善ラウンド数: 3
• 1ラウンド最大トークン: 600
• 量子化: なし

Interactive Refinementとは

Interactive Refinementは、同一の質問に対して複数ラウンドの推論を行い、各ラウンドで前回の回答を評価・改善する手法です。

主な特徴

1. 多段階推論: 3回のラウンドで段階的に回答を改善
2. 思考過程の可視化: <think>タグで思考過程を明示
3. 自己評価と改善: 各ラウンドで前回の回答を評価し改善
4. 品質向上: ベースライン単発生成より高品質な回答を生成

使用方法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# モデルとトークナイザーの読み込み
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("hiroshij/interactive-refinement-qwen3-14B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("hiroshij/interactive-refinement-qwen3-14B")

# Interactive Refinement実行（実装は別途必要）
# question = "あなたの質問"
# response = interactive_refinement_generate(model, tokenizer, question)

ライセンス

Apache 2.0

作成者

Interactive Refinement implementation based on Qwen3-14B

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このモデルは研究・教育目的で作成されました。