Valen-Team/Valen

해결하는 문제

Valen은 소프트웨어가 혼합된 입력(텍스트, 이미지 또는 비디오)으로부터 명확하고 구조화된 방식으로 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 문제를 해결합니다. 자유 형식의 텍스트를 생성하는 대신, 작업 지침에 따라 입력을 평가하고 각 후보 답변에 대한 확률을 반환하므로 자동화된 의사결정 파이프라인, 에이전트 또는 게임에 쉽게 통합할 수 있습니다.

작동 원리

Valen은 "시스템 1" 의사결정 모델입니다. 입력(문장, 이미지, 비디오 등)과 답변 선택지가 포함된 일련의 질문을 받아 각 답변에 대한 확률을 출력합니다. 세 가지 질문 유형(술어(참/거짓), 선택(옵션 중 선택), 점수(순서 척도로 평가))을 지원합니다. 내부적으로는 언어 백본(Qwen3.5)과 "Mixer" 구성 요소 및 공유 상태 추론을 결합하며, 지도 미세 조정 및 강화 학습(RLCD)으로 학습되었습니다. 세 가지 크기(0.8B, 2B, 4B)로 제공되며 무료 호스팅 API, 로컬 Docker 이미지(SGLang 또는 vLLM) 또는 Python의 Transformers를 통해 직접 배포할 수 있습니다. 저장소에는 학습 및 미세 조정 스크립트가 포함되어 있어 자체 데이터에 맞게 조정할 수 있습니다.

대상 사용자

Valen은 더 큰 시스템에 연결할 수 있는 경량 멀티모달 의사결정 모델이 필요한 개발자와 연구자를 위한 것입니다. 예를 들어 사용자 요청 검증, 의도 분류, 게임 상태 평가 또는 시각적 입력에 기반한 선택 등을 수행할 수 있습니다. 또한 처음부터 구축하지 않고도 자체 의사결정 모델을 학습하거나 미세 조정하려는 팀에게도 적합합니다.

주요 특징

• 텍스트, 이미지, 비디오를 입력으로 받아 구조화된 확률 출력을 반환합니다.
• 속도와 정확성의 균형을 맞추기 위한 세 가지 모델 크기(0.8B, 2B, 4B).
• 무료 호스팅 API를 api.valen-team.workers.dev/v1/decisions 에서 사용할 수 있으며, 기본 사용 시 키가 필요하지 않습니다.
• SGLang, vLLM 또는 Transformers를 통한 로컬 배포를 지원하며 상세 가이드를 제공합니다.
• 학습 및 미세 조정 레시피와 VisualDecisionBench 벤치마크를 위한 평가 스크립트가 포함되어 있습니다.
• Apache 2.0 라이선스로 Hugging Face에 오픈 소스로 공개되었으며, 평가 툴킷 (JevalKit)이 함께 제공됩니다.