Jevการวิจัย

MotherDuck
@motherduckMotherDuck: การจัดประเภทข้อความใน MotherDuck เร็วขึ้นประมาณ 50 เท่า โดยมีค่าใช้จ่ายเพียงประมาณ
Localized reading
การจัดประเภทข้อความใน MotherDuck เร็วขึ้นประมาณ 50 เท่า โดยมีค่าใช้จ่ายเพียงประมาณ 1% prompt_jev() เป็นฟังก์ชัน SQL ที่ขับเคลื่อนด้วย Jev และเป็นโมเดล system one ใหม่ของ TypeSafe จำนวน 100,000 แถว: 40 วินาที, $0.50, ความแม่นยำระดับเดียวกับ LLM ชั้นนำ ส่วน LLM ใช้เวลา 32 นาทีและมีค่าใช้จ่าย $37 อ่านต่อ:
Original post / EN
Text classification in MotherDuck just got ~50x faster at ~1% of the cost. prompt_jev() is a SQL function powered by Jev, TypeSafe's new system one model. 100k rows: 40s, $0.50, frontier-LLM accuracy. The LLM took 32 min and $37. Read on:
- views
- 0
- likes
- 0
- saves
- 0
- reposts
- 0
Links and projects
This independent archive preserves a public post with attribution. Text, media, account details and trademarks belong to their respective owners.
