Jev so với các mô hình tạo văn bản
Jev không tạo văn bản tự do. Video so sánh cho thấy khác biệt giữa ra quyết định song song và tạo văn bản từng token.
Tinh chỉnh Jev theo tiêu chí quyết định của bạn với GEPA
Richard Artoul chia sẻ bản demo về cách dùng GEPA để tinh chỉnh Jev, mô hình chỉ được huấn luyện trên dữ liệu tổng hợp, theo đúng tiêu chí quyết định của bạn bằng cách thao tác prompt và gán nhãn một vài ví dụ.
cool demo on how to use GEPA to take an off the shelf model like Jev (trained only on synthetic data) and tune it to your exact decision criteria simply by manipulating the prompt and labeling a few examples you should follow Seth, he’s way ahead of the curve on AI functions
· 414 likesOpen on X
More like this
Giá, đánh giá và nguồn gốc tên Jev
Chuỗi ra mắt giải thích đánh giá quy trình code + AI, giá đầu vào lúc công bố và token đầu ra miễn phí.
Mô hình Jev: tạo xác suất cho việc ra quyết định, nhanh hơn 200 lần và rẻ hơn 400 lần so với LLM
Mô hình này được thiết kế cho việc ra quyết định thay vì tạo văn bản, tạo xác suất cho từng lựa chọn song song thay vì phản hồi từng token. Tác giả chia sẻ ví dụ đơn giản so sánh LLM thông thường với mô hình Jev này.
