Jev活用のコツ：AIに文章を書かせない発想で問い合わせ対応が明確に
著者がJevの使用感を共有。最初は難しく感じたが、「AIに文章を書かせない」と捉えると一気に理解できた。問い合わせ対応を例に、従来はGPTやClaudeに丸投げして分析させるが、Jevは考え方が異なると述べている。
Open-Jev 27BでBanking77をラベル付け
著者はOpen-Jev 27Bモデルを使用してBanking77データセットの7,999件のメッセージを一度だけラベル付けし、2つの学生モデルがそのラベルから学習し、1,000件の人間の回答を評価用に保持しました。
The setup is pretty simple. Banking77 is a dataset where you need to route a support message to one of 77 different intents. I used the @Zefan_Cai Open-Jev 27B model to label 7,999 messages once. The two students learn from these labels. Then I kept 1000 human answers out of the
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Jevとgpt-live-1によるECリアルタイムカスタマーサービスデモ
著者はJevとgpt-live-1を使い、会話中でもユーザーの発話に基づいておすすめ商品を即座に提案するECリアルタイムカスタマーサービスデモを作成し、優れた体験を実現した。
