Jev 활용 팁: AI가 텍스트를 쓰지 않게 하면 문의 처리가 명확해진다
작성자가 Jev 사용 경험을 공유한다. 처음에는 까다롭게 느껴졌지만 'AI가 텍스트를 쓰지 않게 한다'는 관점으로 이해하니 갑자기 명확해졌다. 문의 처리를 예로 들면 기존에는 GPT나 Claude에 전체를 던져 분석하게 하지만 Jev는 접근 방식이 다르다.
Open-Jev 27B로 Banking77 라벨링
저자는 Open-Jev 27B 모델을 사용하여 Banking77 데이터셋의 7,999개 메시지를 한 번 라벨링했고, 두 학생 모델이 이 라벨에서 학습하며, 1,000개의 인간 답변을 평가용으로 남겨두었습니다.
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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