Гонка ссылок Wikipedia: выбор среди тысяч вариантов
Модель выбирает следующий шаг из сотен или тысяч ссылок, демонстрируя быстрые решения с ограниченным выводом. В посте есть видео 4:04.
Визуализация оценки реранжирования JEV
Автор создал демо-повтор для наборов TREC-1 WSJ и TREC DL 2019: можно выбрать запрос и наблюдать изменения ранжирования и метрик для BM25+JEV и monoBERT против JEV.
Benchmark tables are hard to picture, so I built a replay for two evaluation sets: TREC-1 WSJ: BM25 + JEV and TREC DL 2019:monoBERT vs JEV. Pick a query to watch both the ranking and metrics change at https://jev-reranking.netlify.app
· 0 likesOpen on X
More like this
Пример семантического запроса с Jev и TypeSafe AI
Нейтан ЛеКлер делится примером семантического запроса для Jev и TypeSafe AI, отмечая, что возможности только начинают раскрываться.
Создание live-детектора BS для дебатов Трампа и Харрис с помощью Jev
Автор использовал Jev для запуска live-детектора BS на каждом предложении дебатов Трампа и Харрис, по 5 вопросов да/нет каждому кандидату, всего 1 191 вызов Jev, 1,18 млн токенов, медианная задержка 415 мс и общая стоимость $0,0497.
