สร้างตัวจำแนกโค้ดเบสด้วย Jev
นักพัฒนแชร์การสร้างตัวจำแนกโค้ดเบสด้วย Jev โดยเสนอว่าอาจแก้ปัญหาโค้ดที่ซับซ้อนเกินไปจากเอเจนต์ และถามว่าควรทดสอบอะไรต่อไป
Colibrì เปิดตัวโหมด Brio ที่ได้รับแรงบันดาลใจจาก Jev: การทำนายความน่าจะเป็นแบบชุดปิด
โหมด Brio ของ Colibrì ได้รับแรงบันดาลใจจาก Jev ของ TypeSafe รับบริบทและรายการคำตอบแบบปิด แล้วส่งคืนความน่าจะเป็นและเอนโทรปีสำหรับแต่ละตัวเลือกโดยไม่สร้างโทเค็นใด ๆ ทำงานบนตระกูลโมเดลเปิด 9 ตระกูลบนฮาร์ดแวร์ของคุณเอง
Brio mode in Colibrì Give it context + a closed list of answers. It returns the probability of each choice + entropy (how unsure it is). Zero generated tokens. Inspired by TypeSafe’s Jev — but on 9 open model families, running on your hardware.
· 1 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
