Microsoft: Microsoft-Decision-1

Microsoft-Decision-1 est conçu pour les décisions portant sur du contenu fourni : sélectionner un libellé, vérifier une condition ou attribuer une note. Microsoft a effectué un post-entraînement de Qwen3.5-9B pour cette tâche d’évaluation ciblée. Le résultat est un jugement numérique directement utilisable par une application, plutôt qu’une conversation, un document ou une explication écrite.

Choix fixes et types de questions clairs

Le fabricant décrit trois types de questions. Une question binaire renvoie une probabilité entre 0 et 1 pour une condition définie. Une question de choix sélectionne une option et renvoie une probabilité pour chaque candidat. Une question de score situe un élément sur une échelle ordonnée et renvoie une valeur pondérée par les probabilités, qui peut se trouver entre les niveaux de l’échelle.

Utilisez une question binaire lorsqu’un processus doit vérifier une condition, par exemple si une réponse contient une action promise. Utilisez une question de choix pour attribuer une demande à une catégorie connue. Utilisez un score pour ordonner une file de vérification ou noter une réponse selon une grille définie. Ces tâches diffèrent par le résultat dont votre application a besoin ; choisissez donc le type de question avant de préparer l’entrée.

Préparer les éléments et les options

Le modèle lit un état fourni, exprimé en texte ou en JSON, avec des questions délimitées et des instructions. Incluez le matériau qui détermine la décision et définissez les critères clairement. Pour un classificateur de tickets, fournissez le message et des descriptions porteuses de sens des destinations autorisées. Pour un contrôle qualité, fournissez la réponse candidate, la tâche d’origine et la grille, plutôt que de demander une note générale de qualité sans explication.

Plusieurs questions peuvent partager les mêmes éléments. Un même ticket peut nécessiter une destination, un niveau d’urgence et une vérification de contacts répétés. Garder ces décisions liées au même matériau fourni facilite l’interprétation du résultat. La formulation des questions et la distinction entre les options restent importantes : des libellés qui se recoupent ou des éléments manquants peuvent produire un score apparemment précis pour une tâche mal définie.

Confiance et contrôle du processus

Microsoft considère les probabilités comme des signaux utiles de confiance pour décider d’agir, de différer ou de demander une vérification. Définissez les seuils à partir de cas annotés représentatifs de votre propre activité. Le seuil d’acceptation d’une affectation de catégorie sans conséquence importante peut différer du seuil d’une action pour laquelle un faux positif serait coûteux. Une option explicite d’incertitude permet au classificateur d’éviter de forcer un choix non étayé.

Pour un score ordonné, utilisez le résultat pour comparer des éléments ou appliquer un seuil mesuré ; ce n’est pas une note absolue de qualité validée de manière indépendante. Vérifiez si la reformulation d’une question ou le changement de l’ordre des options modifient la décision. Cela rend concret le sens d’un score renvoyé pour l’application qui l’utilise.

Applications concrètes d’un modèle de décision

Un agent peut utiliser une décision délimitée pour choisir son action suivante, un processus documentaire peut classer le matériau entrant et une étape d’évaluation peut accepter, réviser ou faire remonter un résultat généré. Microsoft décrit aussi l’analyse d’intention, l’orientation d’incidents, la pertinence de recherche et l’annotation de données comme des applications. Un modèle génératif reste le composant adapté lorsque l’artefact requis est un résumé, une explication, un texte réécrit ou du code ; le modèle de décision peut sélectionner l’étape de traitement suivante.

Pour un projet utilisant l’API Ailoot, commencez par une décision précise et définissez les éléments, les réponses autorisées et l’action associée à chaque issue. Tenez compte de la sensibilité documentée du modèle à la formulation et de son absence de justification écrite. Évaluez les décisions au regard des libellés réels de la tâche et examinez les cas incertains avant de traiter la confiance comme une autorisation automatique d’agir.