Liquid AI ने d1 जारी किया है, एक निर्णय मॉडल जिसे पाठ उत्पादन के बजाय संरचित चयनों के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह संदर्भ और टाइप किए गए प्रश्न स्वीकार करता है, और शून्य उत्पन्न आउटपुट टोकन के साथ एक ही कॉल में निश्चित परिणामों पर संतुलित प्रायिकताएं लौटाता है।
- मॉडल तीन प्राइमिटिव्स प्रदान करता है: Noul (हाँ/नहीं प्रायिकता), Choice (विश्वास के साथ नामित सेट से चयन), और Score (क्रमबद्ध रूब्रिक पर रेटिंग)।
- d1 को आज d1:free नामक होस्टेड API के रूप में तैनात किया जा सकता है, लेकिन यह प्रशिक्षित नहीं है और इसमें कोई स्व-होस्टेड वजन नहीं है।
- यह वर्गीकरण, टिकट रूटिंग, स्कोरिंग, मॉडरेशन, पुनः क्रमबद्ध करना और LLM-as-judge जांचों जैसे कार्यों को लक्षित करता है।
सामान्य LLMs की तुलना में लाभों में कोई बिल किए गए आउटपुट टोकन नहीं, पूर्वानुमेय लेटेन्सी, कोई स्कीमा त्रुटियां नहीं, संतुलित प्रायिकताओं के माध्यम से उपयोगी अनिश्चितता, और कम राउंड ट्रिप्स शामिल हैं।
इस मॉडल का उद्देश्य उन सीमित कार्यों के लिए सामान्य LLMs को प्रतिस्थापित करना है जहाँ उत्तर N ज्ञात विकल्पों में से एक होता है, जिससे टीमें उत्पादन और जटिल तर्क के लिए LLMs को बनाए रख सकती हैं।