sharp-fin-v2-4b

StartLux-Decision-v1.1-4B-Instant 上的 CFLUE 决策微调，LoRA 已经并进权重。对应本地目录 instant-finetune/merged/sharp-fin-v2-4b，适配器来自 outputs/4b-instant-cflue。基座许可证是 CC-BY-NC-4.0，这份权重沿用同一许可证，不能用于商业用途。

这是完整模型，用 Transformers 直接加载，不需要再挂适配器。decision_config.json 是字母读出（lodestar-letter-readout-v1）：在选项字母的 token 上读概率，而不是让模型生成解析。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "ShuKe777/sharp-fin-v2-4b", torch_dtype="auto", device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ShuKe777/sharp-fin-v2-4b")

训练

数据是 CFLUE decision 的训练集。验证集 919 题按科目留出，不参与训练。LoRA r = 16，alpha = 16。验证集上第 1 个 epoch 最好：loss 0.574，准确率 0.757（选择题 0.762，判断题 0.740）。

同一套留出测试集 2532 题：loss 0.809，准确率 0.784（选择题 0.786，判断题 0.760）。

decision_config.json 里的 finetune.base 和 adapter 是训练机器上的路径，推理时不用读它们。温度是 noul 2.353、choice 2.214、score 1.134。