nari-router-4b

blackmallangcow/nari-decision-4b(v3.2, 커밋 029c4628a38859dce5b0db1742e9c97545aabe12)를 교실 과학 실험 로봇(OpenArm SciEdu)의 한국어 말 라우터로 미세조정한 모델이다. 받아쓴 학생·선생님 말과 그때의 상황 칸을 열한 갈래(pause, stop, proceed, retry, start_switch, leaf_side, hands, question, answer, chitchat, unclear) 가운데 하나로 가른다. 바탕 모델의 원격 코드(modeling_sysone.py)를 그대로 쓰고 model.decide()로 부른다. LoRA는 bf16 가중치에 합쳤다.

• 학습: 백본 모든 선형 층 LoRA(계수 16, alpha 32.0) + 결정 헤드, 헤드는 로그 손실 + Brier, 글자 답은 교차 엔트로피, 보기 순서를 줄마다 섞음, 학습률 0.0002, 에포크 3, 배치 8, 씨앗 2, 멈춤·그만 가중 2.0.
• 읽기: 결정 헤드와 글자 답의 로그 확률을 lm_weight 0.0로 섞는다. 보정 온도 choice:6+ = 2.01(검증 + 개발 세트로 다시 맞춤).
• 입력: state는 교실 과학 실험 로봇 곁에서 들린 한국어 말을 받아쓴 글과 그때의 상황이다. '||' 앞은 상황 칸, 뒤는 그 말이다. 뒤에 장면=… | 실험=… | 나뭇잎 활동=… | AI 제안=… | 말한 사람=… || <말> 한 줄, 질문은 utterance_kind 하나(choice, 보기는 학습한 글 그대로). 보기 글과 지시문은 저장소 dialogue/routing/nari_route.py의 short_stop 판이다. 다른 글로 물으면 학습한 분포에서 벗어난다.
• 자료와 측정: 비공개 저장소의 학습 자료로 학습했고 자료는 올리지 않는다. 숫자는 저장소 docs/measurements/routing.md 12~15절.