Korporativ texnologiyalarga ixtisoslashgan Ant Group tarkibiy qismi boʻlgan Ant Digital Technologies LingDT-Decision-1.0 modelini taqdim etdi. Ushbu model erkin matn yaratish uchun emas, balki biznes qarorlarini tizimli ravishda qabul qilish uchun maxsus ishlab chiqilgan. Model ikkita versiyada mavjud — 4B va 27B parametrli — va kompaniyaning DTMaaS platformasida joylashtirilgan boʻlib, bu yerda ishlab chiquvchilar uni cheklangan muddat davomida bepul sinab koʻrishi mumkin.
Asosiy gʻoya umumiy katta til modellarining keng doirasidan maʼlum bir turdagi vazifalarni ajratib olish edi. Koʻpgina korporativ operatsiyalar oldindan maʼlum variantlardan tanlashga asoslanadi. Misol tariqasida, Ant Digital Technologies mijozlarni xizmat koʻrsatish ssenariysini keltirdi: uch kun ichida buyurtma joʻnatilmaganligi haqidagi xabar tizimdan quyidagilarni aniqlashni talab qiladi: bu mablagʻ qaytarish soʻrovi, eslatma yoki shikoyatmi, uning shoshilinchligi qanday, uni qaysi boʻlim qayta ishlashi kerak va inson aralashuvi talab qilinadimi.
Oddiy katta til modellarida odatda bitta token boʻyicha fikrlash, matn yaratish va keyin qaror olish uchun parslash orqali ishlaydi. Kompaniya bu jarayon uzoq va xarajatli, shuningdek, xatoliklarga koʻproq moyil ekanligini taʼkidlaydi. Qaror qabul qilish uchun moʻljallangan model belgilangan opsiyalar toʻplami doirasida variantlarni bevosita baholash uchun loyihalashtirilgan. Bu uni agentlarning ish jarayonidagi yuqori chastotali bosqichlar uchun mos qiladi, masalan, maqsadni aniqlash, vositani tanlash, qoidalarni tasniflash va baholash.
Ant Digital Technologies tomonidan mijozlarni xizmat koʻrsatish, xavflarni nazorat qilish va moliyaviy ssenariylarda oʻtkazilgan sinovlarga koʻra, LingDT-Decision-1.0 oʻxshash vazifalarni bajarishda katta til modellariga nisbatan token isteʼmolini 90% dan ortiq kamaytirdi. Bundan tashqari, u 10 baravar tezroq javob berdi va yaxshiroq natijalar namoyish etdi. Oddiy «ha» yoki «yoʻq» hukmlaridan, bitta variantni tanlashdan, tasniflash va reyting berishdan tashqari, kompaniya ushbu modelning nativ koʻp tanlov va yoʻnaltirilgan siklsiz graf (DAG) shaklida tashkillashtirilgan ketma-ket qarorlarni qoʻllab-quvvatlovchi birinchi model ekanligini taʼkidlaydi, bu esa koʻp bosqichli biznes jarayonlariga mos keladi.
Ochiq kodli 23 ta benchmarklarda kompaniya LingDT-Decision-1.0 ning Microsoft-Decision-1 va Jev 1.13 kabi boshqa qaror qabul qilish modellaridan ustun kelganini maʼlum qildi, shu bilan birga 27B versiyasi oʻz hajmidagi modellar orasida eng yuqori aniqlikka erishdi. Shuni taʼkidlash kerakki, bu natijalar kompaniya tomonidan oʻzi amalga oshirilgan va mustaqil tekshirilmagan.
Ushbu modelni chiqarish umumiy katta til modellaridan foydalanishni bekor qilmaydi. Buning oʻrniga, model ular bilan parallel ishlash uchun moʻljallangan boʻlib, korporativ agentdagi koʻplab kichik, takrorlanuvchi hukmlarni oʻz zimmasiga oladi, toki kattaroq modellar erkin shakldagi generatsiya va fikrlashga eʼtibor qaratishi mumkin. Katta miqyosda agentlar yaratayotgan jamoalar uchun bunday ajratish xarajat va kechikishga sezilarli taʼsir koʻrsatishi mumkin.
