Creare un classificatore di codebase con Jev
Uno sviluppatore condivide la creazione di un classificatore di codebase con Jev, suggerendo che può risolvere codice sovraingegnerizzato dagli agenti, e chiede cosa testare dopo.
Jev è ottimo nella classificazione zero-shot, ma i classificatori specializzati dominano i casi d'uso commerciali
Josh osserva che Jev performa bene nella classificazione zero-shot, ma i classificatori specializzati sono più vantaggiosi in ambito commerciale. Menziona che @trycua ha messo a punto un modello piccolo che ha ottenuto il 99,7% nella valutazione di compilazione moduli, mentre Jev ospitato ha ottenuto l'83,6%, e condivide la sua esperienza nel mettere a punto GLiNER 2.5 in 51 minuti.
Jev is great at zero-shot classification, but specialist classifiers will dominate commercial use cases. @trycua tuned a tiny model that scored 99.7% on their form-filling eval. Hosted Jev scored 83.6%. I tuned GLiNER 2.5 on a task in 51 minutes yesterday and it crushes
· 432 likesOpen on X
More like this
Jev consente LLM-as-a-Judge a 20–200x più veloce e 40–400x meno costoso
Jev è stato usato per scegliere quale modello è AGI, offrendo 20–200x più velocità e 40–400x meno costo, rendendo LLM-as-a-judge estremamente veloce e quasi gratuito.
Testare app con TypeSafe Jev e OpenCode
Filip condivide una piccola demo che mostra la velocità di test delle app con TypeSafe Jev e OpenCode.
