Wyścig linków Wikipedii: wybór spośród tysięcy opcji
Model wybiera następny krok spośród setek lub tysięcy linków, pokazując szybkie decyzje z ograniczonym wyjściem. Post zawiera film 4:04.
Czy szybki klasyfikator może znaleźć istotne sekcje dokumentów technicznych tak niezawodnie jak duży model językowy?
95% Ai udostępnia raport z oceny, który pokazuje, że szybki klasyfikator może dorównać LLM w lokalizowaniu istotnych części dokumentów technicznych, chwaląc wkład TypeSafe AI i 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
Przypadek użycia zapytań semantycznych z Jev i TypeSafe AI
Nathan LeClaire dzieli się przypadkiem użycia zapytań semantycznych dla Jev i TypeSafe AI, zauważając, że dopiero zaczęto badać możliwości.
Tworzenie live'owego miernika BS dla debaty Trump vs Kamala z Jev
Autor użył Jev do uruchomienia live'owego miernika BS na każdym zdaniu debaty Trump vs Kamala, zadając 5 pytań tak/nie każdemu kandydatowi, co dało łącznie 1 191 wywołań Jev, 1,18 mln tokenów, medianę opóźnienia 415 ms i całkowity koszt 0,0497 $.
