एंट डिजिटल टेक्नोलॉजीज, जो एंट ग्रुप की एक सहायक कंपनी है और कॉर्पोरेट प्रौद्योगिकियों में विशेषज्ञता रखती है, ने LingDT-Decision-1.0 मॉडल प्रस्तुत किया है। यह मॉडल विशेष रूप से संरचित व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए विकसित किया गया है, न कि मुक्त पाठ उत्पन्न करने के लिए। यह मॉडल दो संस्करणों में उपलब्ध है - 4B और 27B पैरामीटर - और कंपनी के DTMaaS प्लेटफॉर्म पर होस्ट किया गया है, जहां डेवलपर्स सीमित समय के लिए इसे मुफ्त में परीक्षण कर सकते हैं।
मूल विचार बड़े भाषा मॉडल की सामान्य श्रृंखला से एक विशिष्ट प्रकार के कार्यों को अलग करना था। कई कॉर्पोरेट संचालन पहले से ज्ञात विकल्पों में से चयन करने तक सीमित होते हैं। उदाहरण के लिए, एंट डिजिटल टेक्नोलॉजीज ने ग्राहक सेवा परिदृश्य का उल्लेख किया: यह संदेश कि ऑर्डर तीन दिनों के भीतर शिप नहीं हुआ है, सिस्टम से यह निर्धारित करने की मांग करता है कि क्या यह धनवापसी का अनुरोध है, एक अनुस्मारक है या एक शिकायत है, इसकी तात्कालिकता क्या है, किस विभाग को इसे संसाधित करना चाहिए और क्या मानव हस्तक्षेप आवश्यक है।
सामान्य बड़े भाषा मॉडल आमतौर पर एक टोकन-दर-टोकन तर्क करके काम करते हैं, टेक्स्ट उत्पन्न करते हैं जिसे फिर निर्णय प्राप्त करने के लिए पार्स किया जाता है। कंपनी बताती है कि यह प्रक्रिया लंबी और महंगी है, साथ ही त्रुटियों के प्रति अधिक संवेदनशील भी है। निर्णय लेने के लिए डिज़ाइन किया गया मॉडल दिए गए विकल्पों के सेट के भीतर सीधे विकल्पों का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह इसे एजेंट वर्कफ़्लो में उच्च आवृत्ति वाले चरणों, जैसे इरादे का निर्धारण, उपकरण का चयन, नियम वर्गीकरण और मूल्यांकन के लिए उपयुक्त बनाता है।
ग्राहक सेवा, जोखिम नियंत्रण और वित्तीय परिदृश्यों में एंट डिजिटल टेक्नोलॉजीज द्वारा किए गए परीक्षणों के अनुसार, LingDT-Decision-1.0 ने समान कार्यों को करने पर बड़े भाषा मॉडल की तुलना में टोकन खपत में 90% से अधिक की कमी की। इसके अलावा, यह 10 गुना तक तेज प्रतिक्रिया देता था और बेहतर परिणाम प्रदर्शित करता था। सरल 'हाँ' या 'नहीं' निर्णयों, एक विकल्प चुनने, वर्गीकरण और रेटिंग के अलावा, कंपनी का दावा है कि यह मॉडल पहली बार है जो देशी बहुविकल्पीय और निर्देशित अचक्रीय ग्राफ (DAG) के रूप में व्यवस्थित अनुक्रमिक निर्णयों का समर्थन करता है, जो बहु-चरणीय व्यावसायिक प्रक्रियाओं के अनुरूप है।
ओपन-सोर्स के 23 बेंचमार्क पर, कंपनी ने दावा किया कि LingDT-Decision-1.0 ने माइक्रोसॉफ्ट-डिसीजन-1 और जेव 1.13 सहित अन्य निर्णय लेने वाले मॉडलों को पीछे छोड़ दिया, जिसमें 27B संस्करण ने अपने आकार के मॉडलों में उच्चतम सटीकता हासिल की। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि ये परिणाम कंपनी के अपने हैं और स्वतंत्र रूप से सत्यापित नहीं किए गए हैं।
इस मॉडल के जारी होने का मतलब सामान्य बड़े भाषा मॉडल के उपयोग को समाप्त करना नहीं है। इसके बजाय, मॉडल को उनके साथ समानांतर में काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, कॉर्पोरेट एजेंट में कई छोटे, दोहराए जाने वाले निर्णयों को संभालना ताकि बड़े मॉडल मुक्त-रूप पीढ़ी और तर्क पर ध्यान केंद्रित कर सकें। बड़े पैमाने पर एजेंट बनाने वाली टीमों के लिए, ऐसा विभाजन लागत और विलंबता पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकता है।