সিদ্ধান্ত মডেল AI-এর একটি গুরুত্বপূর্ণ নতুন বিভাগ হিসেবে আবির্ভূত হচ্ছে। LLM-এর বিপরীতে, যা টেক্সট তৈরি বা জটিল সমস্যা নিয়ে যুক্তি দেওয়ার জন্য ডিজাইন করা, সিদ্ধান্ত মডেলগুলো বিশেষভাবে এমন কাঠামোগত আউটপুট দেওয়ার জন্য তৈরি যার উপর সফটওয়্যার সঙ্গে সঙ্গে ব্যবস্থা নিতে পারে। অত্যন্ত কম খরচে এবং উচ্চ কর্মক্ষমতায় সিদ্ধান্ত নেওয়া ও জিনিস শ্রেণিবদ্ধ করা অনেক দরকারি কাজের দরজা খুলে দেয়।
Microsoft Microsoft-Decision-1 প্রবর্তন করছে, যা দ্রুত সিদ্ধান্ত-স্কোরিংয়ের জন্য একটি নতুন মডেল এবং Microsoft Foundry-তে পাওয়া যাচ্ছে, শীঘ্রই Open Router-এর মাধ্যমেও আসবে। এটি রাউটিং, শ্রেণিবিন্যাস, অগ্রাধিকার নির্ধারণ, যাচাইকরণ ও ওয়ার্কফ্লো নিয়ন্ত্রণের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যাতে একটি নিরাপদ ও বিশ্বাসযোগ্য পরিবেশে বিদ্যমান অ্যাপ্লিকেশন, এজেন্ট ও ওয়ার্কফ্লোতে সিদ্ধান্ত-বুদ্ধিমত্তা যুক্ত করা সহজ হয়।
Microsoft জানায়, কাঠামোগত সিদ্ধান্ত কাজে মডেলটি বিলম্ব ও গুণমান উভয় ক্ষেত্রেই শীর্ষ কর্মক্ষমতা দেয়। প্রশিক্ষণ থেকে আলাদা রাখা প্রায় ১,৫০,০০০ প্রশ্ন জুড়ে থাকা ৩৬-বেঞ্চমার্ক তুলনায় এটি সর্বোচ্চ নির্ভুলতা অর্জন করেছে। বেঞ্চমার্কিংয়ে এটি সবচেয়ে দ্রুত পরিমাপিত হয়েছে: দ্বিতীয় স্থানে থাকা Quyet-1.0-Large-এর চেয়ে ৪.৫ গুণ দ্রুত, এবং GPT-6 Sol-এর চেয়ে ৩৫ গুণ দ্রুত।
মডেলটি তৈরি করতে, Microsoft দ্রুত, একক-পাস সিদ্ধান্ত-স্কোরিংয়ের জন্য Qwen3.5-9B-কে পোস্ট-ট্রেইন করেছে, এবং শীঘ্রই Microsoft AI (MAI) ও Open AI সহ অন্যান্য মডেলের উপর এটি রিবেজ করা হবে। উত্তরের নির্দিষ্ট বিকল্পগুলো দেওয়া হলে, এটি প্রতিটি বিকল্পের জন্য একটি ক্যালিব্রেটেড সম্ভাব্যতা স্কোর দেয়, যা হ্যাঁ/না, বহুনির্বাচনী ও রেটিং বিকল্প সমর্থন করে, এবং একটি কাঠামোগত API কলের মাধ্যমে AI প্রতিক্রিয়া ও এজেন্টের কার্যক্রমের রুব্রিক-ভিত্তিক মূল্যায়নও করে।
উৎস: Hacker News · সারাংশ: HeadlinesBriefing