Microsoft: Microsoft-Decision-1

Microsoft-Decision-1 is gebouwd voor beslissingen over aangeleverde inhoud: een label selecteren, een voorwaarde controleren of een beoordeling toekennen. Microsoft heeft Qwen3.5-9B nagetraind voor deze gerichte scoringstaak. Het resultaat is een numeriek oordeel dat een applicatie direct kan gebruiken, geen gesprek, document of geschreven uitleg.

Vaste keuzes en duidelijke vraagtypen

De fabrikant beschrijft drie soorten vragen. Een binaire vraag geeft een kans tussen 0 en 1 terug voor een gedefinieerde voorwaarde. Een keuzevraag selecteert één optie en geeft voor elke kandidaat een kans terug. Een scorevraag plaatst een item op een geordende schaal en geeft een kansgewogen waarde terug, die tussen de niveaus van de schaal kan uitkomen.

Gebruik een binaire vraag wanneer een workflow een voorwaarde moet controleren, bijvoorbeeld of een antwoord een toegezegde actie bevat. Gebruik een keuzevraag om een verzoek aan een bekende categorie toe te wijzen. Gebruik een score om een reviewwachtrij te ordenen of een antwoord te beoordelen aan de hand van een gedefinieerde rubric. Deze taken verschillen in het resultaat dat je applicatie nodig heeft, dus kies het vraagtype voordat je de invoer voorbereidt.

Het bewijs en de opties voorbereiden

Het model leest een aangeleverde toestand, uitgedrukt als tekst of JSON, samen met afgebakende vragen en instructies. Neem het materiaal op dat de beslissing bepaalt en formuleer de criteria duidelijk. Lever voor een ticketclassifier het bericht en betekenisvolle beschrijvingen van de toegestane bestemmingen aan. Lever voor een kwaliteitscontrole het kandidaat-antwoord, de oorspronkelijke taak en de rubric aan, in plaats van te vragen om een onverklaarde algemene kwaliteitsbeoordeling.

Meerdere vragen kunnen hetzelfde bewijsmateriaal delen. Eén ticket kan een bestemming, een urgentieniveau en een controle op herhaald contact nodig hebben. Doordat die beslissingen aan hetzelfde aangeleverde materiaal gekoppeld blijven, is het resultaat eenvoudiger te interpreteren. De formulering van de vraag en het onderscheid tussen opties blijven belangrijk: overlappende labels of ontbrekend bewijs kunnen een ogenschijnlijk precieze score opleveren voor een slecht gedefinieerde taak.

Betrouwbaarheid en workflowsturing

Microsoft behandelt kansen als bruikbare betrouwbaarheidssignalen om te beslissen of er wordt gehandeld, uitgesteld of om review wordt gevraagd. Stel drempels in met representatieve gelabelde gevallen uit je eigen workload. De drempel voor het accepteren van een onschuldige categorietoewijzing kan verschillen van de drempel voor een actie waarbij een fout-positief resultaat kostbaar is. Met een expliciete optie voor onzeker voorkomt een classifier dat hij een niet-onderbouwde keuze moet forceren.

Gebruik bij een geordende score het resultaat om items te vergelijken of een gemeten drempel toe te passen; het is geen onafhankelijk gevalideerde absolute kwaliteitsbeoordeling. Controleer of het parafraseren van een vraag of het wijzigen van de volgorde van de opties de beslissing verandert. Zo wordt de betekenis van een teruggegeven score concreet voor de applicatie die deze verwerkt.

Praktische toepassingen voor een beslissingsmodel

Een agent kan een afgebakende beslissing gebruiken om zijn volgende actie te kiezen, een documentworkflow kan binnenkomend materiaal classificeren en een evaluatiestap kan een gegenereerd resultaat accepteren, laten herzien of escaleren. Microsoft beschrijft ook intentieanalyse, routering van incidenten, zoekrelevantie en datalabeling als toepassingen. Een generatief model blijft het juiste onderdeel wanneer het vereiste artefact een samenvatting, uitleg, herschreven tekst of code is; het beslissingsmodel kan de volgende verwerkingsstap selecteren.

Begin voor een Ailoot API-project met een specifieke beslissing en definieer het bewijs, de toegestane antwoorden en de actie die bij elke uitkomst hoort. Houd rekening met de gedocumenteerde gevoeligheid van het model voor formulering en met het ontbreken van een geschreven onderbouwing. Evalueer de beslissingen aan de hand van de werkelijke labels van de taak en bekijk onzekere gevallen voordat je betrouwbaarheid behandelt als automatische toestemming om te handelen.