Perplexity 发布 Decider v1.3 决策模型
Perplexity Decider v1.3: Training, eval, and use cases
我们正式推出 Perplexity Decider v1.3 及其轻量化版本 Decider Flash v1.3，这是继之前版本后的最新迭代。作为通用分类器，它能在单次前向传播中处理多个问题，覆盖从内容审核、路由分发到实体提取的广泛任务。新版模型通过双向注意力机制和更精细的训练策略，显著提升了文本与视觉任务的性能。特别值得一提的是，我们引入了全新的 locate 功能，能够精准提取文本中的命名实体和关键信息。不同于传统的生成式 LLM，Decider 专为决策任务优化，避免了逐词生成的冗余，同时保留了通过自然语言提示处理新任务的灵活性。
决策模型位于大语言模型和特定任务分类器之间，它能在单次前向传播中返回关于同一输入的多个问题的概率分布，避免了逐词生成答案，并在不同问题间共享计算。