Wikipedia linkrace: kiezen uit duizenden opties
Het model kiest de volgende stap uit honderden of duizenden links en toont snelle beslissingen met beperkte outputs. De post bevat een video van 4:04.
Vergelijking van cross-encoders en Jev voor reranking
Discussie over het benchmarken van cross-encoders tegen Jev voor reranking en classificatie, waarbij wordt opgemerkt dat cross-encoders sneller kunnen worden geserveerd.
if you're benchmarking cross-encoders vs jev for reranking would love to learn what your results are! even more interesting is cross encoders for classification. still need to benchmark how good cross encoders are at this out of the box, but they can be served faster than jev
· 13 likesOpen on X
More like this
Semantische query use case met Jev en TypeSafe AI
Nathan LeClaire deelt een semantische query use case voor Jev en TypeSafe AI en merkt op dat men nog maar net het oppervlak heeft aangeraakt.
Een live BS-meter bouwen voor het Trump vs Kamala-debat met Jev
De auteur gebruikte Jev om een live BS-meter te draaien op elke zin van het Trump vs Kamala-debat, met 5 ja/nee-vragen per kandidaat, in totaal 1.191 Jev-aanroepen, 1,18M tokens, 415 ms mediane latentie en $0,0497 totale kosten.
