研究者らは、Schwartzの価値の円形構造を明示的な出力空間幾何学として利用し、ラベルを独立したものと扱う従来の手法を超えて、人間の価値検出を改善することを提案している。彼らは、トレーニング時の幾何学 aware な目的関数と、DeBERTa-v3-base分類器上でラベルセット全体を同時にスコアリングする後処理のSchwartz aware エネルギーデコーダを比較した。
- デコーダは、Macro-F1やMicro-F1に影響を与えることなく、理論ベースの整合性指標においてラベルセットを連続体により整合させる。
- 利益は真のSchwartz順序に固有のものであり、ランダムな順列や経験的な共起グラフでは現れない。
- 有界なQwen2.5-72B-Instructによる診断では、推論時に連続体を供給すると動作がシフトするが、教師あり構造化予測には一致しないことが示された。
理論ベースのデコーディングは、価値検出をラベル空間に忠実にするための軽量で制御可能な方法を提供する。