Type Safe.AI তার প্রথম মডেল, Jev, চালু করেছে, যা একটি System One মডেল যা LLM থেকে আলাদা। যেখানে LLM পরবর্তী টোকেন পূর্বাভাস দেয় এবং টেক্সট তৈরি করে, সেখানে System One মডেল একটি অবস্থা মূল্যায়ন করে এবং কাঠামোগত উত্তর দেয়। Jev RLHF-এর বদলে RLCD (ক্যালিব্রেটেড সিদ্ধান্তের জন্য রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং) ব্যবহার করে, মডেলকে সিদ্ধান্ত এবং সম্ভাবনা ফেরত দিতে প্রশিক্ষণ দেয়।

ইনপুট একটি অবস্থা—প্রসঙ্গ এবং প্রশ্ন। এটি একটি সাধারণ বার্তা হতে পারে যেমন "আমার পক্ষে কি আমার PIN নম্বর পরিবর্তন করা সম্ভব?", ক্ষেত্রসহ একটি JSON অবজেক্ট, বা বার্তার একটি অ্যারে। সর্বোত্তম অনুশীলন হল স্পষ্ট ক্ষেত্র নামসহ একটি অবজেক্ট ব্যবহার করা।

প্রশ্নগুলির উত্তর দেওয়া হয় প্রিমিটিভ ব্যবহার করে: Choice পূর্বনির্ধারিত বিকল্পের জন্য (যেমন, ডেলিভারি, বিলিং, অ্যাকাউন্ট অ্যাক্সেস), Score ক্রমবদ্ধ মানের জন্য (যেমন, নেতিবাচক, নিরপেক্ষ, ইতিবাচক), এবং Noul হ্যাঁ/না-এর জন্য। মডেল সমস্ত মানের জন্য সম্ভাবনা ফেরত দেয়, আত্মবিশ্বাসের স্তর প্রদান করে।

সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য আত্মবিশ্বাস অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। স্বয়ংক্রিয় উত্তরের জন্য, যদি মডেল একটি অনুরোধ উচ্চ আত্মবিশ্বাসের সাথে শ্রেণীবদ্ধ করে, এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে উত্তর দিতে পারে; যদি অনিশ্চিত হয়, এটি এস্কেলেট করতে পারে। এটি Jev-কে শ্রেণীবিভাগ এবং LLM-as-a-judge কাজের জন্য উপযুক্ত করে তোলে।

মূল সত্তা: কোম্পানি: Type Safe.AI, OpenAI