สร้างตัวจำแนกโค้ดเบสด้วย Jev
นักพัฒนแชร์การสร้างตัวจำแนกโค้ดเบสด้วย Jev โดยเสนอว่าอาจแก้ปัญหาโค้ดที่ซับซ้อนเกินไปจากเอเจนต์ และถามว่าควรทดสอบอะไรต่อไป
Braintrust ทดสอบ Jev ในฐานะโมเดลผู้ตัดสิน
Braintrust ทดสอบ Jev เป็นโมเดลผู้ตัดสิน: เร็ว ราคาถูก และแข่งขันได้ในการประเมิน groundedness แต่ตามหลังโมเดลที่มีการให้เหตุผลในด้านคณิตศาสตร์และโค้ด เหมาะกับงานประเมินบางประเภท ไม่ใช่ตัวแทน LLM-as-a-judge ทั้งหมด
We tested where Jev holds up as a judge. Jev was fast, cheap, and highly competitive for judging groundedness. But it lagged behind models with reasoning for math and code domains. Use it for certain eval tasks, but don't throw out your LLM-as-a-judge just yet. Read more →
· 26 likesOpen on X
More like this
Jev ทำให้ LLM-as-a-Judge เร็วขึ้น 20–200 เท่า และถูกลง 40–400 เท่า
Jev ถูกใช้เพื่อเลือกว่าโมเดลใดคือ AGI โดยให้ความเร็ว 20–200 เท่าและต้นทุนต่ำลง 40–400 เท่า ทำให้ LLM-as-a-judge เร็วมากและเกือบฟรี
ทดสอบแอปด้วย TypeSafe Jev และ OpenCode
Filip แชร์เดโมเล็กๆ ที่แสดงความเร็วในการทดสอบแอปด้วย TypeSafe Jev และ OpenCode
