Đi sâu vào Mô hình Quyết định: Cách Perplexity Decider v1.2 Hoạt động

Bài viết này mổ xẻ Perplexity Decider v1.2, một mô hình quyết định mở được xây dựng trên Qwen-3.8 27B, chuyển đổi một LLM chỉ-giải-mã thành một bộ mã hóa phi nhân quả và trả lời tất cả các câu hỏi phân loại trong một bước prefill duy nhất thông qua một đầu đọc 255 lựa chọn. Nó bao gồm các loại câu hỏi yes_no, choice và score của API /v1/decisions, việc huấn luyện trên các bộ dữ liệu đã được hài hòa hóa như tasksource với dữ liệu tổng hợp và xáo trộn lựa chọn, và hiệu chuẩn hậu nghiệm ở nhiệt độ T=1.32. Tác giả lập luận rằng lý do chính để chọn mô hình quyết định thay vì LLM tự hồi quy là hiệu quả token, và ghi chú rằng biến thể 9B Decider Flash được huấn luyện với một hàm mất mát chưng cất.