Jev Type Safe का नया "System One" क्लासिफायर मॉडल है। यह नाम Daniel Kahneman की पुस्तक Thinking, Fast and Slow से प्रेरित है, जिसमें वे तेज़, सहज System One सोच और धीमी, सचेत System Two सोच के बीच अंतर करते हैं। Claude या GPT जैसे बड़े भाषा मॉडल (LLM) System Two मॉडल हैं, जबकि Jev और इसके पूर्ववर्ती (जैसे Laya) जैसे "निर्णय मॉडल" System One हैं।
Jev एक पूर्व-प्रशिक्षित transformer लेता है और उसके अंत में एक क्लासिफायर जोड़ता है, जिससे यह नए संदर्भ का तुरंत उपयोग कर सकता है जबकि यह एक क्लासिफायर के रूप में कार्य करता है। आप इसे संदर्भ और एक बहुविकल्पीय प्रश्न देते हैं, और यह विकल्पों पर एक संभाव्यता वितरण लौटाता है। नीचे दिए गए प्रयोगों की पूरी श्रृंखला की लागत $4.00 से कम थी।
मैंने Jev की कैलिब्रेशन का परीक्षण अच्छी तरह से समझे गए भौतिक वितरणों का उपयोग करके किया, जैसे Maxwell-Boltzmann वितरण। मैंने 10 उम्मीदवार वितरण, प्रति वितरण 5 प्रॉम्प्ट टेम्पलेट, और प्रति प्रॉम्प्ट 20 विविधताएँ चुनीं, जिससे कुल 1,000 सेटिंग्स बनीं। GPT-6 Astra और Claude Opus 5.5 का उपयोग प्रयोगों को लागू करने, टेम्पलेट प्रॉम्प्ट लिखने और API कॉल के लिए किया गया।
स्रोत: Hacker News · HeadlinesBriefing द्वारा सारांशित