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Notícia · Hugging Face · 2 min de leitura

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Hugging Face apresenta os decision models, uma nova categoria de modelos

A Hugging Face adicionou suporte aos decision models, uma categoria de modelos que retorna decisões com probabilidade sobre respostas fixas, no Transformers, llama.cpp, TRL e no Hub, em 10 de novembro de 2026.

A Hugging Face anunciou uma nova categoria de modelos chamada decision models em 10 de novembro de 2026, apresentando uma forma de os modelos retornarem decisões com probabilidade atribuída sobre um conjunto fixo de respostas permitidas, em vez de gerar texto livre. O anúncio apareceu na publicação do blog da Hugging Face sobre decision models, que também detalha o suporte à nova categoria nas ferramentas de código aberto da empresa.

As mudanças concretas

  • A interface é definida como Estado mais Perguntas mais Respostas Permitidas, produzindo Decisões e Probabilidades.
  • São definidas três primitivas: Choice (uma distribuição de probabilidade entre várias opções), Score (um valor esperado sobre escalas ordenadas) e Noul (um sim ou não binário).
  • A biblioteca Transformers agora traz as classes DecisionPipeline, AutoModelForDecision e DecisionConfig.
  • O llama.cpp adiciona suporte a decision models por meio de um novo endpoint de API /v1/systemone.
  • Uma nova tag decision-model foi adicionada ao Hugging Face Hub para facilitar a descoberta de modelos.
  • O TRL está adicionando suporte de treinamento de primeira classe para decision models.

O que isso significa para quem constrói com IA

A Hugging Face apresenta os decision models como uma forma padrão e de menor custo de obter decisões restritas e compatíveis com um esquema a partir de um modelo para tarefas de classificação e roteamento, sem depender da decodificação restrita de um LLM generativo completo. A empresa observa que os decision models podem ser construídos sobre bases variadas, incluindo modelos encoder como o ModernBERT, além de bases de modelos generativos maiores, o que dá aos desenvolvedores a opção de escolher entre tamanho e capacidade de acordo com a tarefa de roteamento ou classificação.


Fontes

Escrito com ajuda de IA, apenas a partir das fontes listadas acima. Antes de ir ao ar, verificações automáticas conferiram as datas, as fontes e todas as versões de idioma.

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