Перегони посилань Wikipedia: вибір серед тисяч варіантів
Модель обирає наступний крок із сотень або тисяч посилань, демонструючи швидкі рішення з обмеженим виводом. У пості є відео 4:04.
Чи може швидкий класифікатор знаходити релевантні розділи технічних документів так само надійно, як велика мовна модель?
95% Ai ділиться звітом про оцінку, який показує, що швидкий класифікатор може зрівнятися з LLM у пошуку релевантних частин технічних документів, високо оцінюючи внесок TypeSafe AI та 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
Приклад семантичного запиту з Jev і TypeSafe AI
Нейтан ЛеКлер ділиться прикладом семантичного запиту для Jev і TypeSafe AI, зазначаючи, що можливості лише починають розкриватися.
Створення live-детектора BS для дебатів Трампа та Гарріс за допомогою Jev
Автор використав Jev для запуску live-детектора BS на кожному реченні дебатів Трампа та Гарріс, по 5 питань так/ні кожному кандидату, загалом 1 191 виклик Jev, 1,18 млн токенів, медіанна затримка 415 мс і загальна вартість $0,0497.
