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.
Візуалізація оцінювання переранжування JEV
Автор створив демо-повтор для наборів оцінювання TREC-1 WSJ і TREC DL 2019, де можна обрати запит і спостерігати за змінами ранжування та метрик для BM25+JEV і monoBERT проти 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
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.
