OpenAI: GPT-6 Luna Decisions

GPT-6 Luna i OpenAI’s Decisions-tilstand vurderer indsendt evidens og returnerer typede svar om den. Producenten dokumenterer GPT-6 Luna som modellen til denne specialiserede beslutningsgrænseflade. Den kan estimere, om en betingelse er opfyldt, vælge mellem faste svarmuligheder eller placere et input i en ordnet vurderingsrubrik. Brug denne GPT-6 Luna-tilstand, når opgaven kræver et defineret beslutningsresultat frem for et skriftligt svar.

Fælles input, navngivne spørgsmål og svar

En producentanmodning indeholder modellen, fælles input og et questions-array. Inputtet kan være en tekststreng eller brugerbeskeder med tekst og billeder. Hvert spørgsmål har et unikt navn, en type, instruktioner og eventuelle påkrævede svarmuligheder eller niveauer. Svararrayet gentager spørgsmålsnavnene, så resultatet kan knyttes til den betingelse, kategori eller vurdering, der faktisk blev anmodet om.

Ved en supportbesked skal du indsende beskeden og den kontekst, der er relevant for næste beslutning, og derefter navngive spørgsmålet efter det felt, arbejdsgangen har brug for. Ved en dokumentpassage skal du medtage den tekst, der fastlægger kriteriet, frem for en henvisning uden belæg til en større fil. Definér spørgsmålet ud fra observerbare fakta, og adskil uafhængige forhold. Et nyttigt resultat kan kombinere en problemkategori med en alvorlighedsvurdering og samtidig bevare definitionen og betydningen af hvert svar.

Predicate: estimering af, om en betingelse er opfyldt

Et predicate-spørgsmål returnerer en sandsynlighed fra 0 til 1 for, at den definerede betingelse er sand. Det kan kontrollere passagerelevans eller et synligt forhold på et billede. Ved et produktfoto skal du beskrive den synlige fejl, der skal kontrolleres, såsom en revne eller flænge, og indsende billedet med kriteriet. Værdien er modellens estimat; applikationen vælger tærsklen til markering eller gennemgang.

OpenAI’s Decisions-vejledning kræver inline-kodede billeddata til dette endepunkt. Hostede billedadresser og filidentifikatorer er ikke understøttede billedinput i denne dokumenterede kontrakt. Tekst- og billedindhold kan kombineres i en brugerbesked, så den visuelle evidens vurderes med den relevante skriftlige kontekst. Hold billedet læseligt og betingelsen konkret; en sandsynlighed for én angivet fejl er ikke en generel inspektionsrapport, der dækker alle mulige problemer.

Choice: valg af én indsendt værdi

Et choice-spørgsmål vælger mellem svarmuligheder med forskellige værdier og beskrivelser, der forklarer, hvornår de gælder. Det returnerede valg er en af disse værdier med sandsynligheder pr. svarmulighed og et separat konfidensfelt. Ved routing skal kategorierne defineres ud fra de faktiske tilgængelige teams eller udfald, og en other-mulighed skal medtages, når sættet ikke dækker alle input. Hold kategorierne uordnede: Deres placeringer er ikke en alvorlighedsskala.

Et praktisk klassifikationsoplæg kan skelne mellem en produktfejl, et adgangsproblem og en generel anmodning. Beskriv grænsen mellem kategorierne frem for kun at stole på korte navne. Brug det returnerede valg som den foreslåede etiket, og undersøg fordelingen, når flere betydninger fortsat er plausible. Resultatet leverer et valg; applikationen afgør, om valget skal udløse automatisk routing eller en gennemgang.

Score: en sandsynlighedsvægtet placering i en vurderingsrubrik

Et score-spørgsmål bruger ordnede niveauer fra lavest til højest. Niveauindeks begynder ved 0, og scoren er det sandsynlighedsvægtede gennemsnit af disse indeks. Den kan ligge mellem niveauer. Ved problemers alvorlighed kan ét niveau betyde kosmetisk påvirkning, et andet en brugbar omgåelsesmulighed og et tredje fuldstændig blokering; definér de kriterier, der adskiller dem. Svaret indeholder sandsynligheder pr. niveau og konfidens sammen med scoren.

Den forventede score sammenfatter fordelingen frem for at vælge én kategori. Bevar denne forskel, når et resultat bruges til prioritering eller en aggregeret tendens. En visning med faste kategorier kan i stedet bruge et choice-spørgsmål. Konfidens er et separat rapporteret felt i choice- og score-svar; vejledningen definerer det ikke som identisk med den valgte svarmuligheds sandsynlighed.

Flere spørgsmål og afhængige beslutninger

Uafhængige spørgsmål kan dele input i én producentanmodning, også forskellige spørgsmålstyper. Et foto kan understøtte et predicate-spørgsmål om en fejl og et kategorivalg, eller en besked kan understøtte kategori- og alvorlighedsvurdering. Giv hvert forhold sine egne instruktioner og sin egen betydning. Når en senere beslutning afhænger af et tidligere resultat, anbefaler producenten separate anmodninger, så det andet spørgsmål kan bruge resultatet eksplicit. Antag ikke, at rækkefølgen af spørgsmål i ét array gør dem til en sekventiel samtale.

Vælg det rette output, og fortolk grænserne

Decisions leverer det definerede predicate-, choice- eller score-resultat. Et svar kan i stedet have typen refusal; kontrollér typen, før du læser en sandsynlighed, et valg eller en score. OpenAI adskiller dette fra generering af vilkårlige skemabaserede objekter eller skriftlige forklaringer via Structured Outputs og fra anmodning om en værktøjshandling via function calling. Et beslutningssvar bør ikke præsenteres som en genereret begrundelse eller bevis for, at en ekstern handling fandt sted. Generelle chatmodellers output-, ræsonnements- og værktøjsindstillinger er ikke automatisk en del af denne specialiserede tilstand.

Brug repræsentative mærkede input til at vurdere tærskler for routing, filtrering og gennemgang under hensyntagen til konsekvenserne af falske positive og falske negative. Hold evidensen, spørgsmålsdefinitionerne og de rå numeriske output knyttet sammen, så et tvetydigt resultat kan undersøges. Hold den fælles evidens relevant for de navngivne spørgsmål, og definér hver svarmulighed eller hvert rubrikniveau tydeligt, før beslutningsopgaven indsendes. Forbered evidensen og svartyperne efter den dokumenterede beslutningsarbejdsgang, og fortolk outputtet i forhold til den opgave, det vurderer.