निर्णय मॉडल AI में एक महत्वपूर्ण नई श्रेणी के रूप में उभर रहे हैं। LLM, जो टेक्स्ट बनाने या जटिल समस्याओं पर तर्क करने के लिए बनाए गए हैं, के विपरीत निर्णय मॉडल विशेष रूप से ऐसे संरचित आउटपुट देने के लिए बनाए गए हैं जिन पर सॉफ़्टवेयर तुरंत कार्रवाई कर सके। बहुत कम लागत और उच्च प्रदर्शन के साथ निर्णय लेना और चीज़ों का वर्गीकरण करना कई उपयोगी कार्यों के द्वार खोलता है।
Microsoft Microsoft-Decision-1 पेश कर रहा है, जो तेज़ निर्णय-स्कोरिंग के लिए एक नया मॉडल है और Microsoft Foundry में उपलब्ध है, तथा जल्द ही Open Router के माध्यम से आएगा। यह रूटिंग, वर्गीकरण, प्राथमिकता निर्धारण, सत्यापन और वर्कफ़्लो नियंत्रण के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे सुरक्षित और भरोसेमंद वातावरण में मौजूदा एप्लिकेशन, एजेंट और वर्कफ़्लो में निर्णय बुद्धिमत्ता जोड़ना आसान हो जाता है।
Microsoft का कहना है कि यह मॉडल संरचित निर्णय कार्यों में विलंबता और गुणवत्ता दोनों में शीर्ष प्रदर्शन देता है। नियमित रूप से प्रशिक्षण से बाहर रखे गए लगभग 150,000 प्रश्नों वाली 36-बेंचमार्क तुलना में इसने सर्वोच्च सटीकता हासिल की। बेंचमार्किंग में यह सबसे तेज़ मापा गया: उपविजेता Quyet-1.0-Large से 4.5 गुना तेज़, और GPT-6 Sol से 35 गुना तेज़।
मॉडल बनाने के लिए, Microsoft ने तेज़, एकल-चरण निर्णय-स्कोरिंग के लिए Qwen3.5-9B का पोस्ट-ट्रेनिंग किया, और जल्द ही इसे Microsoft AI (MAI) और Open AI सहित अन्य मॉडलों पर रीबेस करेगा। उत्तर विकल्पों के एक निश्चित सेट के दिए जाने पर, यह प्रत्येक विकल्प के लिए एक कैलिब्रेटेड प्रायिकता स्कोर देता है, जो हाँ/नहीं, बहुविकल्पीय और रेटिंग विकल्पों का समर्थन करता है, साथ ही एक संरचित API कॉल के माध्यम से AI प्रतिक्रियाओं और एजेंट कार्यों की रूब्रिक-आधारित ग्रेडिंग भी करता है।
स्रोत: Hacker News · HeadlinesBriefing द्वारा सारांशित