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language: 
- en
- zh
- ja
base_model: Qwen/Qwen3-14B
tags:
- evidence-based-reasoning
- interactive-refinement
- multi-round-reasoning
- qwen3
- constraint-violation-detection
- calculation-verification
- logical-consistency
license: apache-2.0
pipeline_tag: text-generation
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# Evidence-Based Interactive Refinement Qwen3-14B

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

## 🔍 Evidence-Based System Features

### Phase 1: 基礎修正システム再構築
- **証拠ベース修正トリガー**: 直感的判断を排除し、証拠に基づく修正判定
- **知識確信度評価**: リアルタイム知識確信度モニタリング
- **修正効果予測**: 修正前の効果予測とゲート制御

### 修正トリガーシステム成功率
- 制約違反検出: **75%成功率**
- 計算不整合検出: **57%成功率**  
- 論理矛盾検出: **40%成功率**

## モデル仕様

- **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
- **Evidence-Based修正**: 有効
- **知識確信度追跡**: 有効
- **修正効果予測**: 有効

## Evidence-Based Reasoning Process

1. **制約違反検出**: 数値制約、論理制約、時間制約の自動検出
2. **計算整合性チェック**: 数式計算、パーセンテージ合計の検証
3. **論理矛盾検出**: 否定パターン、絶対表現矛盾、因果関係循環の発見
4. **知識確信度評価**: ドメイン知識のカバレッジと確実性の評価
5. **修正効果予測**: 複雑性増加、知識ギャップ拡大、論理一貫性リスクの評価

## 使用方法

```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("hiroshij/evidence-based-qwen3-14b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("hiroshij/evidence-based-qwen3-14b")

# Evidence-Based推論実行（実装は別途必要）
question = "複雑な推論問題"
response = evidence_based_generate(model, tokenizer, question)
```

## 期待される改善効果

- **推論品質向上**: 証拠ベースの段階的改善により高品質な回答
- **エラー削減**: 制約違反・計算エラー・論理矛盾の自動検出・修正
- **信頼性向上**: 知識確信度の明示的評価
- **修正効果最適化**: 修正による悪化を33.3%から大幅削減

## ライセンス

Apache 2.0

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*Evidence-Based Interactive Refinement - 証拠に基づく知的推論システム*