Balapan tautan Wikipedia: memilih dari ribuan opsi
Model memilih langkah berikutnya dari ratusan atau ribuan tautan, menunjukkan keputusan cepat dengan output terbatas. Post menyertakan video 4:04.
Bisakah pengklasifikasi cepat menemukan bagian relevan dari dokumen teknis seandal model bahasa besar?
95% Ai membagikan laporan evaluasi yang menunjukkan bahwa pengklasifikasi cepat dapat menyaingi LLM dalam menemukan bagian relevan dari dokumen teknis, memuji kontribusi TypeSafe AI dan Featherless AI.
*Can a fast classifier find the relevant sections of technical documents as reliably as a large language model?** -> Yes @typesafeai genius in its simplicity and @FeatherlessAI's contribution to this field is both elegant and valuable! **Full report:** https://95pctai.github.io/jev-search-eval-report/…
· 0 likesOpen on X
More like this
Kasus penggunaan kueri semantik dengan Jev dan TypeSafe AI
Nathan LeClaire membagikan kasus penggunaan kueri semantik untuk Jev dan TypeSafe AI, mencatat orang baru menggores permukaannya.
Membuat pengukur BS langsung untuk debat Trump vs Kamala dengan Jev
Penulis menggunakan Jev untuk menjalankan pengukur BS langsung pada setiap kalimat debat Trump vs Kamala, dengan 5 pertanyaan ya/tidak per kandidat, total 1.191 panggilan Jev, 1,18 juta token, latensi median 415 ms, dan biaya total $0,0497.
