Wikipedia Link Rennen: Auswahl aus Tausenden Optionen
Das Modell wählt den nächsten Schritt aus Hunderten oder Tausenden Links und zeigt schnelle Entscheidungen mit eingeschränkten Ausgaben. Der Post enthält ein 4:04 Video.
Beobachtungen zu Jev-Klasse-Entscheidungsmodellen in der LLM-Landschaft
Der Autor merkt an, dass Open-Weight-Modelle bei allgemeinen LLMs zurückfallen, sich die Lage aber bei kleineren Entscheidungsmodellen (Jev-Klasse) anders darstellt.
If you want to have a good overview over the LLM competition situation, read this to the end. Interesting detail: Open Weights models is falling behind for LLMs (see image), but the situation looks different Decision Models (aka Jev class models), which are way smaller and thus
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Nathan LeClaire teilt einen Anwendungsfall für semantische Abfragen mit Jev und TypeSafe AI und merkt an, dass man erst an der Oberfläche kratzt.
Ein Live-BS-Meter für die Trump-vs-Kamala-Debatte mit Jev erstellen
Der Autor nutzte Jev, um einen Live-BS-Meter auf jeden Satz der Trump-vs-Kamala-Debatte anzuwenden, mit 5 Ja/Nein-Fragen pro Kandidat, insgesamt 1.191 Jev-Aufrufe, 1,18 Mio. Tokens, 415 ms Median-Latenz und Gesamtkosten von 0,0497 $.
