Musubi는 화요일 실시간 콘텐츠 검토를 위한 경량 의사결정 모델 PolicyLM-1.7B를 발표하고 오픈 웨이트로 공개했다. 이 모델은 일반 영어로 작성된 콘텐츠 정책을 받아 메시지에 50밀리초 이하로 적용하도록 설계됐다. 결과는 텍스트 생성이 아니라 해당 범주인지 아닌지를 가르는 이진 판단이다. 회사는 이 모델이 다수의 소셜 플랫폼이 쓰는 기존 AI 분류기와 비슷한 비용과 속도를 목표로 하면서도, 현대적 LLM의 유연성을 이용해 복잡한 정책을 별도 특화 학습 없이 다룰 수 있다고 설명했다.
의사결정 모델은 자유로운 문장 대신 미리 정한 선택지 안에서 결과 확률이나 판단을 내리기 때문에, 대형 언어모델보다 더 빠르고 저렴하게 동작할 수 있다. 이 구조는 변환기 아키텍처의 유연성은 유지한다. Musubi는 특히 정책이 바뀔 때마다 모델을 다시 학습할 필요가 없다는 점을 강조했다. 사람이 정책 문구를 고치면 그 기준을 바로 적용해 대량의 게시물을 확장 가능하게 분류하고 라벨링할 수 있어서, 빠르게 늘어나는 플랫폼 콘텐츠를 관리하는 방식에 변화를 줄 수 있다는 설명이다.