jijun-LM — 58M 超微型端側工具呼叫語意模型

基於語意協議型縮的超小型高效端側工具調用語義模型研究 An Empirical Study on Efficient Tool-Calling Language Models via Semantic Protocol Compression

版本與目錄 (Versions)

目錄	後代	協定	說明
`model-json/`	v4d（2026-10-15）	JSON `<	tool_call
`model-compressed-token/`	v1（2026-08-02）	特殊 Token 型縮 `[AMT]150[CAT]餐飲…<	tool_result

v4d 為 continue-SFT 鏈最新一代（v1 → v2（多工具 Protocol v2）→ v4b/v4c（短語強化、金額反先驗）→ v4d（偙親費型字面分類修復）。使用者輸入句中出現的分類名若存在於 system prompt 的 enum 內，即原樣抄寫（例：孝親費10000 → category 孝親費）。

模型描述 (Model Description)

jijun-LM（內部實作類名 BookkeepingLM）是一個從零開始訓練、約 58M 參數 的 Decoder-only 語言模型，專注於記帳（Bookkeeping）窄域的工具呼叫（Tool Calling）任務。模型以 GQA、RoPE、SwiGLU、Pre-RMSNorm 與 Tied Embedding 等現代小模型設計，透過極小的體積可在瀏覽器（WASM/WebGPU）等端側環境進行離線推理。模型並非任何現成模型的微調版本，僅借用 jingyaogong/minimind-3 的 Llama 相容分詞器詞表並動態註冊記帳特殊 Token。

本模型為記帳 PWA 專案 ADT109119/jijun 提供離線端側的工具呼叫能力。

模型規格 (Model Details)

項目	數值
總參數量	~58M
Transformer 層數	12
d_model	768
Query Heads / KV Heads (GQA)	8 / 4
SwiGLU 中間層維度	1152
最大序列長度	1024
詞表大小	6400 + 6 記帳特殊 Token = 6406
輸出層架構	`LlamaForCausalLM`（可透過 transformers 直接載入）

快速開始 (Quickstart，v4d / model-json)

輸入為裸 ChatML 拼接（不要使用隨付的 HF chat template，其為 minimind-3 base 版含 think 區塊、與訓練協定不同）：

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

repo_id = "the-walking-fish/jijun-LM"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(repo_id, subfolder="model-json", dtype=torch.float32)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(repo_id, subfolder="model-json")
model.eval()

system_prompt = (
    "今天是 2026-12-01（星期二）。你是一個記帳助理。你被賦予了以下 tools:\n"
    '{"name": "add_record", "description": "新增一筆記帳記錄", "parameters": {"type": "object", "properties": {"amount": {"type": "number"}, "category": {"type": "string", "enum": ["飲食", "日常", "交通", "娛樂", "醫療", "教育", "還款", "薪水", "獎金", "零用錢", "兼職", "投資", "利息", "欠款回收", "其他"]}, "account": {"type": "string", "enum": ["現金", "信用卡", "悠遊卡", "一卡通", "街口支付", "LINE Pay", "Apple Pay", "Google Pay", "郵局帳戶", "銀行存款", "外幣帳戶", "加密貨幢", "悠遊付", "icash"]}, "description": {"type": "string"}, "type": {"type": "string", "enum": ["expense", "income"]}, "date": {"type": "string", "description": "ISO 8601 格式日期"}}, "required": ["amount", "category", "account", "type", "date"]}}'
)
prompt = (
    "<|im_start|>system\n" + system_prompt + "<|im_end|>\n"
    "<|im_start|>user\n早餐 60<|im_end|>\n"
    "<|im_start|>assistant\n"
)

input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode(prompt, max_length=4096, truncation=True, add_special_tokens=False)])
generated = input_ids
for _ in range(300):
    with torch.no_grad():
        logits, _ = model(generated)
    next_id = torch.argmax(logits[0, -1, :]).unsqueeze(0).unsqueeze(0)
    if next_id.item() in (tokenizer.eos_token_id,
                          tokenizer.encode("<|tool_result|>", add_special_tokens=False)[0]):
        break
    generated = torch.cat([generated, next_id], dim=-1)

print(tokenizer.decode(generated[0, input_ids.shape[1]:]))
# 預期：<|tool_call|>{"name": "add_record", "args": {"amount": 60, "category": "飲食", "account": "現金", "description": "早餐", "type": "expense", "date": "2026-12-01"}}<|tool_result|>

主要注意事項：

prompt 內容易超 512 token，tokenizer.encode(...) 請預留足夠的 max_length（否則預設 512 截斷會切掉 system prompt）。
停止記號建議同時含 <|im_end|> 與 <|tool_result|>。
system prompt 中的工具定義（分類/帳戶 enum）會被模型查表：自訂分類名只要出現在 enum 內就會被正確選取（v4d 能力）。

評測 (Evaluation)

v4d / model-json，831 筆分層語料全量自迴歸 Greedy（含日期擺點），與 v4c 同集同 harness 對照：

指標	v4c	v4d
格式通過率	100%	100%
金額	95.8%	96.4%
分類	73.3%	72.8%
帳戶	98.6%	98.6%
收支型別	88.4%	89.3%
日期	77.1%	80.6%
專案點名「孝親費10000」型 5 案（純模型、不經前端守門）	0/5	5/5
類別名回聲測試 echo_test category	2.3%	94.4%

早期 v1 時代（2026-08）的兩協定對比評測數值見 results.tsv（為 model-compressed-token/ 與其同代 JSON 版之歷史數據，並非 v4d）。

訓練流程 (Training，v4d)

預訓練：以 Wikipedia 繁體百科與理財口語對話混合（7:3）做無監督預訓練。
Continue-SFT 鏈：v1 SFT → v2 多工具協定 → v4b 短語增廣 → v4c 金額反先驗 → v4d 偙親費型字面回聲；每代皆以上一代 best checkpoint 為起點（lr 5e-5、4 epochs、bf16），並以遺忘防線（舊回歸集不降）與專項 probe 集雙軌門控。

資料集 (Training Data)

dataset/ 子資料夾為 v1 時代語料（4,154 筆 SFT + 80/20 切分），供研究展示；v2–v4d 的訓練語料生成器與評測集在專案內部訓練 repo，未隨本 repo 發布。

其他 (Notes)

訓練方式說明：本模型未基於任何現有 LLM 的權重或其輸出做知識蒸饏；字元/輸入數據集合見專案訓練 repo。
窄域設計：僅針對記帳工具呼叫；不適用於對話、通用工具使用或多步推理。
資料為合成：SFT 語料由大型模型批次生成並經語義過濾，可能帶入分佈偏差。
分詞器借用 jingyaogong/minimind-3 詞表（僅 tokenizer，未使用其模型權重）。

引用 (Citation)

@misc{jijunlm2026,
  title  = {jijun-LM: Efficient Tool-Calling Language Models under 58M Parameters via Semantic Protocol Compression},
  author = {ADT109119},
  year   = {2026}
}

授權 (License)

MIT License。

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