Liquid AI、判断専門AI「d1」公開

Liquid AIは、テキスト生成ではなく、構造化された選択肢のために構築されたdecision modelであるd1をリリースしました。あなたはこれにコンテキストと一連の型付き質問を与えます。すると、単一の呼び出しで、生成されるトークンがゼロの状態で、固定された結果セット全体にわたる調整された確率を返します。ターゲットとなるのは、多くのチームが依然として一般的なLLMに送っている作業、すなわちclassification、ticket routing、scoring、moderation、reranking、LLM-as-judge checksなどです。デプロイ可能か？はい、本日、ホスト型APIとして利用可能です。d1は、Liquid API上でd1:freeというモデル名で動作します。Liquidのmodel libraryには、API専用でtrainableではないと記載されており、自己ホスト用のGGUF、MLX、またはONNXのウェイトはありません。何がDecision Modelなのか？decision modelは状況を評価し、呼び出し前に定義したオプションの中から型付きの答えを返します。テキストは書きません。すべての応答で、usage.output_tokensは0です。Liquid AIのmigration guideはシンプルなルールを提示しています。答えがN個の既知のオプションのいずれかである場合は、decision modelを使用します。モデルが新しい文字列を構成する必要がある場合は、LLMを使い続けます。3つのプリミティブ：Noul、Choice、ScoreNoulは、0から1の間の確率を返すyes/no質問です。Liquidの例では、「このメッセージは苦情ですか？」に対して0.999を返しました。Choiceは、指定されたセットから1つのオプションを選択します。これは、トップピック、完全な分布、および信頼度を返します。二重請求のチケットは「billing」で0.9997をスコアしました。Scoreは、順序付けられたrubricに基づいて入力を評価し、確率加重された位置を返します。レベルは0からインデックス付けされるため、4レベルのurgency rubricは0から3にわたります。生産停止は2.9995をスコアしました。これら3つのタイプすべてを1つのリクエストで混在させることができます。モデルは、1回のラウンドトリップで同じ状態に対してすべての質問を評価します。d1 APIコールの仕組み各リクエストには3つの部分があります：model、state（プレーンテキストまたはJSONオブジェクト）、およびquestions。呼び出しはPOST https://api.liquid.ai/decisions/v1/systemone に行われます。キーはconsole.liquid.aiから取得し、liquid_で始まります。クライアントはPython用のTypeSafe AIのtypesafe-sdkです。