Xây dựng bộ phân loại cơ sở mã với Jev
Một nhà phát triển chia sẻ việc xây dựng bộ phân loại cơ sở mã với Jev, cho rằng có thể giải quyết mã quá phức tạp do tác nhân tạo ra, và hỏi nên thử nghiệm gì tiếp theo.
Jev xuất sắc trong phân loại zero-shot, nhưng các bộ phân loại chuyên dụng chiếm ưu thế trong các trường hợp sử dụng thương mại
Josh lưu ý rằng Jev hoạt động tốt trong phân loại zero-shot, nhưng các bộ phân loại chuyên dụng có lợi thế hơn trong môi trường thương mại. Ông đề cập @trycua đã tinh chỉnh một mô hình nhỏ đạt 99,7% trong đánh giá điền biểu mẫu, trong khi Jev được lưu trữ đạt 83,6%, và chia sẻ kinh nghiệm tinh chỉnh GLiNER 2.5 trong 51 phút.
Jev is great at zero-shot classification, but specialist classifiers will dominate commercial use cases. @trycua tuned a tiny model that scored 99.7% on their form-filling eval. Hosted Jev scored 83.6%. I tuned GLiNER 2.5 on a task in 51 minutes yesterday and it crushes
· 432 likesOpen on X
More like this
Jev cho phép LLM-as-a-Judge nhanh hơn 20–200 lần và rẻ hơn 40–400 lần
Jev được dùng để chọn mô hình nào là AGI, mang lại tốc độ nhanh hơn 20–200 lần và chi phí thấp hơn 40–400 lần, giúp LLM-as-a-judge cực nhanh và gần như miễn phí.
Kiểm thử ứng dụng với TypeSafe Jev & OpenCode
Filip chia sẻ bản demo nhỏ cho thấy tốc độ kiểm thử ứng dụng với TypeSafe Jev và OpenCode.
