IT दुनिया में Jev के बारे में जोश महसूस किया जा रहा है, एक नए AI मॉडल के बारे में जो Type Safe AI द्वारा विकसित किया गया है और पाठ के बजाय निर्णय करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। पारंपरिक LLMs के विपरीत जो क्लासिफिकेशन के लिए अज्ञात स्ट्रिंग्स को आउटपुट करते हैं, Jev पहचानी गई सेट्स में से संरचित मूल्यों को वापस करता है, जैसे 'billing', 'technical' या 'sales'। यह विश्वसनीय, सॉफ़्टवेयर-कंज़ूम करने योग्य आउटपुट को सुनिश्चित करता है। Diogo Almeida द्वारा स्थापित किया गया है, जो पहले OpenAI में काम करते थे और RLHF और InstructGPT के सह-स्रष्टा हैं (ये ChatGPT और GPT-4 के की महत्वपूर्ण घटक हैं), Type Safe AI Jev को अपने पहले सिस्टम वन मॉडल (System One Model) के रूप में प्रस्तुत करता है। Daniel Kahneman के सिस्टम 1/सिस्टम 2 फ्रेमवर्क के प्रेरणा से, Jev तेज़, आत्मक्रिया वाले निर्णय प्रदान करता है बिना लंबी तर्कशाला के, वास्तविक समय सॉफ़्टवेयर एकीकरण के लिए उपयुक्त। Jev की लागत क्रांतिपूर्ण है: इनपुट की लागत प्रति मिलियन टोकन के एक भाग के बराबर है, और आउटपुट टोकन्स पूरी तरह से मुक्त हैं। यह LLMs के उपयोग के साथ तुलना किया जाता है जहां निर्णय इंजिन के रूप में इस्तेमाल किए जाते हैं, जहां पारंपरिक रूप से रैंडमनेस के कारण फॉर्मेटेड या अपेक्षित आउटपुट भी बन सकते हैं। Jev इसे नए विकल्पों तक सीमित करके इसे हटाता है, जिससे क्लासिफिकेशन एक गारंटी के, निर्णायक चुनाव में बदल जाता है। यह मॉडल जेनरेटिव AI से निर्णय-केन्द्रित AI की ओर एक बदलाव का प्रतीक है, जो पाठ की तुलना में सटीकता की आवश्यकता वाले सॉफ़्टवेयर की आवश्यकताओं को पूरा करता है। जैसे-जैसे AI विकसित होता जा रहा है, Jev एक उदाहरण है कि विशेषज्ञ आर्किटेक्चर कैसे विशेष, उच्च-विश्वसनीय कार्यों में सामान्य-उद्देश्य मॉडल्स से अधिक काम कर सकते हैं। की एंटिटीज़: कंपनियाँ: Type Safe AI, OpenAI | लोग: Diogo Almeida, Daniel Kahneman