Microsoft ჩინურ მოდელზე დაფუძნებული Decision-1-ით Jev-ს უპირისპირდება

Microsoft იმ კომპანიების შემთხვევით ჯგუფს შეუერთდა, რომლებსაც Jev-ის მსგავსად საკუთარი გადაწყვეტილების მოდელების აღიარება სურთ.

TypeSafe AI-მ (TypeSafe AI) Jev სამი კვირის წინ წარადგინა. ეს ენის დიდი მოდელია, რომელიც გარკვეული ტიპის კითხვებზე პასუხების შეზღუდულ სპექტრს იძლევა და მათ ალბათობის მიხედვით აფასებს. სიჩქარის, შედარებით ხელმისაწვდომი ფასისა და პასუხების შეზღუდული ფორმის გამო, ის სხვადასხვა ბიზნესამოცანას კარგად შეესაბამება. ასეთ შემთხვევებში არასაიმედო სიზუსტის მქონე, თავისუფალი ფორმის ტექსტი შესაძლოა არასასურველი იყოს.

Jev-ის ერთ-ერთი უპირატესობა ისაა, რომ გადაწყვეტილების მოდელებს სტანდარტული ენის დიდი მოდელების მსგავსი ჰალუცინაციები არ ახასიათებთ. თუმცა მათ შეცდომების დაშვება შეუძლიათ. მათმა პოპულარობამ მკვლევრებს უკვე უბიძგა შეესწავლათ, როგორ შეიძლება ეს შეცდომები გამძაფრდეს. მიუხედავად ამისა, ამ მოდელებს გამოყენების სფეროები აქვთ.

Jev-ისადმი დიდმა ყურადღებამ სხვა კომპანიებიც აიძულა განეცხადებინათ, რომ გადაწყვეტილების მოდელებს თავადაც სთავაზობენ. ამასთან, მანქანური სწავლების მკვლევრებს ალბათობაზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებებისთვის კლასიფიკატორი მოდელების შექმნა დიდი ხანია შეუძლიათ.

OpenAI-მ განაცხადა, რომ მისი Decisions API საჯარო ბეტა-ტესტირების ეტაპზე გადავიდა. Cloudflare-მა (Cloudflare) მოდელი Clef წარადგინა. Strands-მა (Strands) „მცირე, ღია კოდის მქონე გადაწყვეტილების მოდელი“ Strands Decider 2B გამოუშვა. Liquid AI-მ (Liquid AI) d1 წარადგინა. Perplexity-მ (Perplexity) Decisions API გაუშვა, ხოლო Snowflake-მა (Snowflake) საკუთარი გადაწყვეტილების მოდელი წარმოაჩინა. ამ სიაში Surogate Rune და H2O.ai-ის H2O-Lightning-4B-იცაა. ეს უკანასკნელი Qwen3.5-4B-ზე დაფუძნებული გადაწყვეტილების მოდელია. საერთო ჯამში, ყურადღებისთვის ახლა 100-ზე მეტი ასეთი მოდელი იბრძვის.

Microsoft-ის ტექნოლოგიური დირექტორის ოფისში პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინერიის ვიცე-პრეზიდენტმა აჩინტ შრივასტავამ პარასკევს ბლოგზე დაწერა: „გადაწყვეტილების მოდელები სწრაფად ყალიბდება ხელოვნური ინტელექტის მნიშვნელოვან ახალ კატეგორიად“.

შრივასტავამ დასძინა: „ენის დიდი მოდელებისგან განსხვავებით, რომლებიც ტექსტის შესაქმნელად ან რთული პრობლემების გასააზრებლადაა შემუშავებული, გადაწყვეტილების მოდელები სპეციალურად სტრუქტურირებული შედეგების მისაღებად იქმნება, რომლებზეც პროგრამულ უზრუნველყოფას დაუყოვნებლივ მოქმედება შეუძლია. როდესაც ამ შესაძლებლობას გაიაზრებთ, კერძოდ, ძალიან დაბალ ფასად და მაღალი წარმადობით გადაწყვეტილებების მიღებასა და საგნების კლასიფიცირებას, მრავალი სასარგებლო ამოცანის შესრულება შესაძლებელი ხდება“.