判定AIの新版を公開、抜き出し機能を追加
米Perplexityは11月12日（日本時間13日午前3時33分50秒）、重みを公開する判定専用のAIモデルの新版「pplx-decider-v1.3」と、小型版の「pplx-decider-flash-v1.3」を公開した。開発者向けの公式Xアカウント@perplexitydevsが告知した。v1.3には、種類や指示に応じて文中の該当箇所を抜き出す新機能「Locate」を加えた。自社の「Decisions API」と、AIモデルの公開サイトHugging Face、複数のAIモデルを1つの窓口で使えるOpenRouterで提供する。
We're rolling out pplx-decider-v1.3 and pplx-decider-flash-v1.3, the latest version of our open-weight decision models. v1.3 adds locate, a new feature that extracts spans based on type or instructions. Now available in our Decisions API, @huggingface, and @OpenRouter. https://t.co/Qhf4LcYA4s
Hugging Faceのモデルページによると、v1.3は「pplx-decider-v1.2」の次の版で、文章と画像を扱える分類モデルだ。文章を生成する代わりに、選択肢から1つを選ぶ、はいかいいえの確率を出す、段階で点を付ける、の3つの形で質問に答える。同社は判定の性能と頑健さも高めたと説明している。Perplexityは10月22日に、前の版の小型モデル「pplx-decider-flash-v1.2」をMacの中で動かすアプリ「Decider for Mac」を公開していた。
Locateは語句を位置と点数付きで返す
モデルページによると、Locateは入力した文章から、該当する語句を原文のまま抜き出す。抜き出す対象は質問の名前で指定し、たとえば「person」とすれば人名を抜き出す。「契約書に署名した人」のような指示を添えて、対象を絞ることもできる。答えは、抜き出した文字列と、文中の開始と終了の位置、確からしさを示す点数の組で返る。Locateの質問と、これまでの判定の質問は、1回の依頼にまとめて送れる。
一方で、Locateは文章だけが対象で、画像が入った依頼には使えない。1回の依頼で扱える質問は128までになる。判定とLocateを混ぜた依頼はそれぞれ別に処理するため、どちらか一方だけの依頼より時間がかかると、モデルページは説明している。
大型版は約261億、小型版は約45億パラメーター
pplx-decider-v1.3は、中国アリババのQwen3.8-27Bをもとにしたモデルだ。Hugging Faceのページのファイル情報では、パラメーター数は約261億になる。自社のGPUで動かすには、BF16形式で約49GiBの重みと作業用のメモリーが載るGPUが要るとしている。
小型のpplx-decider-flash-v1.3はQwen3.5-4Bをもとにし、パラメーター数は約45億。大型のモデルから知識を移して作り、依頼の形式とAPI、画像とLocateへの対応は大型版と同じだ。モデルページは、精度の最後のわずかな差よりも速さや費用を重視する用途に向くとしている。
使用許諾は、Hugging Faceのページでどちらも「Apache 2.0」と表示されている。Decisions APIでのv1.3の料金は、投稿とモデルページには書かれていない。
