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Case / 2100606378184171682数据与评估
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中文参考
我刚刚构建了Easy-Jev,一个任何人现在都可以尝试的Jev演示! 更改输入并实时查看分类变化。 我的硕士论文是关于分类模型的,所以看到非常有用的算法的现代化版本很有趣 Typesafe是正确的,因为LLM只是智能的一种方法,我认为随着时间的推移,我们将看到dif模型的混合体分解和分配问题的正确部分,总体使用更少的代币并依赖LLM来获得更少的答案。 我看好我所谓的“组合输入”方法:将一个陈述分解为一系列分类,并将每个分类路由到正确类型的模型,而不是仅仅用LLM强行执行整个过程 抄送/ @CompleteSkeptic @typesafeai 下面的链接,请欣赏
原帖全文 / EN
I just built Easy-Jev, a Jev demo anyone can try right now! Change the inputs and watch the classifications change in real time. I did my master's thesis on classification models so it's fun to see a modernized version of a very useful alg Typesafe are correct in that LLMs are just one approach to intelligence, and I think as time goes forward we’re going to see a hybrid of dif models splitting up and allocating correct parts of a problem, using less tokens overall and leaning on LLMs for less of the answer. I’m bullish on what I call 'combination input' approaches: breaking a statement down into a series of classifications and routing each to the right type of model rather than just brute forcing the whole thing with an LLM cc / @CompleteSkeptic @typesafeai Link below, please enjoy
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引用帖
Diogo Almeida @CompleteSkeptic
在共同发明ChatGPT后,我不断问自己:为什么超人聊天模型没有导致AGI? 过去两年,我一直在秘密开发一种新的模型训练方法(RLCD),以及我们今天发布的一种新型前沿人工智能模型:Jev ·快20- 200倍 · 40-400x https://t.co/JSybNG2BKJ
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