ម៉ូដែល AI ប្រភេទថ្មីបានបង្ហាញខ្លួនជាលើកដំបូងក្នុងសប្តាហ៍នេះ ហើយវាធ្វើអ្វីដែលមិនធម្មតាសម្រាប់ម៉ូដែលដែលបង្កើតឡើងនៅលើស្ថាបត្យកម្មប្លែង៖ វាមិនដែលបង្កើតជាអត្ថបទទេ។ Jev ដែលត្រូវបានចេញផ្សាយដោយក្រុមហ៊ុន TypeSafe AI ដែលទើបចាប់ផ្តើមអាយុ 2 ឆ្នាំ ជំនួសមកវិញនូវប្រូបាប៊ីលីតេដែលបានក្រិតតាមខ្នាត - អ្វីដែលក្រុមហ៊ុនហៅថាការសម្រេចចិត្តដែលបានវាយបញ្ចូល ការក្រិតតាមខ្នាត - កំណត់ទីតាំងខ្លួនវាថាជាជម្រើសថោក និងរហ័សសម្រាប់គំរូភាសាធំសម្រាប់ការចាត់ថ្នាក់ ការកំណត់ផ្លូវ និងការងារស្វ័យប្រវត្តិកម្ម នេះបើយោងតាម ​​TechCrunch ។

ក្រុមហ៊ុននេះត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយ Diogo Almeida ដែលជាអ្នកស្រាវជ្រាវ OpenAI ដែលបានជួយបង្កើត ChatGPT និងបានចូលរួមចំណែកក្នុងការបង្កើតការពង្រឹងការរៀនសូត្រពីមតិកែលម្អរបស់មនុស្ស (RLHF) ដែលជាបច្ចេកទេសបណ្តុះបណ្តាលដែលត្រូវបានទទួលស្គាល់យ៉ាងទូលំទូលាយជាមួយនឹងការបង្កើតជំនួយការ AI ជំនាន់បច្ចុប្បន្ន។ តម្រូវការសម្រាប់ម៉ូដែលថ្មីគឺខ្លាំងគ្រប់គ្រាន់ដែល TypeSafe បាត់បង់សមត្ថភាពក្នុងការបម្រើអ្នកប្រើប្រាស់ API មួយចំនួនបន្ទាប់ពីការបើកដំណើរការ។ For more context on this story, see our ongoing AI industry coverage.

ហេតុអ្វីបានជាអ្នកត្រួសត្រាយ ChatGPT បោះបង់ចោលភាសា

ផ្លូវរបស់ Almeida ទៅកាន់គំរូដែលមិនមែនជាអត្ថបទបានចាប់ផ្តើមជាមួយនឹងការខកចិត្តនៅ OpenAI ។ Almeida បានប្រាប់ TechCrunch ដោយពណ៌នាការខកចិត្តរបស់គាត់ថា "យើងមានផ្លេកបន្ទោរនៅក្នុងដបមួយ ប៉ុន្តែវាមិនមានប្រយោជន៍ទេ" Almeida បានប្រាប់ TechCrunch ដោយពណ៌នាពីការខកចិត្តរបស់គាត់ថា ទោះបីជាសមត្ថភាពរបស់ ChatGPT ក៏ដោយ ក៏បច្ចេកវិទ្យានេះខ្វះស្វ័យប្រវត្តិកម្មពិតប្រាកដ។ "ខ្ញុំបានដោះស្រាយបញ្ហានោះតាំងពីពេលនោះមក។ វាចំណាយពេលបន្តិចដើម្បីធ្វើការសន្និដ្ឋាន៖ បញ្ហាគឺយើងកំពុងបង្កើនប្រសិទ្ធភាពសម្រាប់ភាសាមនុស្ស... យើងពូកែភាសាមនុស្សអស់រយៈពេល 4 ឆ្នាំហើយ ប៉ុន្តែវាមិនមានប្រយោជន៍សម្រាប់ស្វ័យប្រវត្តិកម្មទេ ព្រោះកុំព្យូទ័រនិយាយភាសាផ្សេង។"

កាលពីពីរឆ្នាំមុន Almeida បានចាកចេញពី OpenAI ដើម្បីស្វែងរក TypeSafe AI ហើយបន្តនិក្ខេបបទនោះ។ លទ្ធផលគឺ Jev ដែលជាម៉ូដែលដែលមានមូលដ្ឋានលើ transformer ដែលក្រុមហ៊ុនទទូចថាមិនមែនជាគំរូភាសាធំនោះទេ។ ដែលជាកន្លែងដែល LLM បង្កើតអត្ថបទបើកចំហ Jev ត្រឡប់ប្រូបាប៊ីលីតេនៅទូទាំងសំណុំនៃលទ្ធផលដែលអ្នកប្រើប្រាស់កំណត់ជាមុន - ការរចនាដែលក្រុមហ៊ុននិយាយថាធ្វើឱ្យការយល់ឃើញតាមលំដាប់មិនអាចទៅរួចនោះទេ ចាប់តាំងពីគំរូអាចឆ្លើយបានតែជាមួយនឹងជម្រើសដែលវាត្រូវបានផ្តល់ឱ្យ។

ការទទួលបានប្រសិទ្ធភាពគឺជាផ្នែកស្នូលនៃទីលាន។ និមិត្តសញ្ញាទិន្នផលពី Jev គឺមិនគិតថ្លៃទេ ហើយនិមិត្តសញ្ញាបញ្ចូលត្រូវបានវាស់ដោយពាន់លានជាជាងរាប់លាន នេះបើយោងតាម ​​TechCrunch ។ ក្រុមហ៊ុនពិពណ៌នាអំពី Jev ថាជា "System One model" ដែលផ្តោតលើវិចារណញាណជាជាងការវែកញែក ហើយនិយាយថាវាត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលទាំងស្រុងលើទិន្នន័យសំយោគដោយប្រើបច្ចេកទេស Almeida ហៅការពង្រឹងការរៀនពីការសម្រេចចិត្តដែលបានក្រិតតាមខ្នាត។

TypeSafe បានរក្សាស្ថាបត្យកម្មរបស់ Jev នៅក្រោមការរុំព័ទ្ធ ទោះបីជាអ្នកសង្កេតការណ៍ខាងក្រៅសង្ស័យថាប្រព័ន្ធនេះត្រូវបានបង្កើតឡើងនៅលើកំពូលនៃ LLM ទម្ងន់បើកចំហក៏ដោយ។ Almeida បានប្រាប់ TechCrunch ថា "ពាក់កណ្តាលនៃ [ក្រុមហ៊ុនរបស់យើង] គឺជាមន្ទីរពិសោធន៍ដែលជាមូលដ្ឋានគ្រប់គ្រងផ្នែករងទាំងមូលនៃទិន្នន័យសំយោគដែលយល់ច្បាស់ពីស្ថិតិ ហើយនោះគឺជាសេចក្តីរីករាយក្នុងជីវិតរបស់ខ្ញុំ" Almeida បានប្រាប់ TechCrunch ។

លទ្ធផលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដំបូង៖ លឿនជាង និងថោកជាង

អ្នកអនុម័តដំបូងបានរាយការណ៍ពីការកើនឡើងគួរឱ្យកត់សម្គាល់ក្នុងការធ្វើតេស្ត។ Pranit Sharma ដែលជាវិស្វករផ្នែកទន់នៅ Vercel បានប្រាប់ TechCrunch ថាក្រុមហ៊ុនរបស់គាត់បាននឹងកំពុងប្រើប្រាស់ ChatGPT Luna 5.6 របស់ OpenAI ដើម្បីដំណើរការកម្មវិធីចាត់ថ្នាក់ដែលពិនិត្យពាក្យបញ្ជាសម្រាប់សុវត្ថិភាព។ បន្ទាប់ពីប្តូរបន្ទុកការងារនោះទៅ Jev, Vercel ឃើញលទ្ធផលលឿនជាង 5 ទៅ 18 ដង និងមានភាពច្បាស់លាស់ជាងមុន។

Nikhil Mudholkar, CTO នៃ Bryo AI, ធ្វើការប្រៀបធៀបផ្សេងគ្នា: ចាត់ថ្នាក់អ៊ីមែលអាជីវកម្មជាមួយ Jev ប្រឆាំងនឹង Gemini របស់ Google ។ នៅក្នុងការធ្វើតេស្តរបស់គាត់ Gemini មានភាពត្រឹមត្រូវជាងបន្តិចប៉ុន្តែមានតម្លៃថ្លៃជាង 10 ទៅ 20 ដង។ សម្រាប់ Mudholkar ទ្រព្យសម្បត្តិដ៏មានតម្លៃបំផុតរបស់ Jev គឺការគ្រប់គ្រងភាពមិនច្បាស់លាស់របស់វា។ គាត់បានប្រាប់ TechCrunch ថា "វាគឺជាតែមួយគត់ដែលផ្តល់ឱ្យនូវប្រូបាប៊ីលីតេពិតប្រាកដដែលធ្វើឱ្យវាល្អសម្រាប់ដំណើរការស្វ័យប្រវត្តិកម្ម" ។

ភ្នាក់ងារមើលភ្នាក់ងារ ដោយគ្មានវិក័យប័ត្រ

លើសពីការជំនួស LLMs នៅក្នុងភារកិច្ចចាត់ថ្នាក់ TypeSafe អះអាងថា Jev អាចប៉ូលីសពួកគេ។ ការប្រើប្រាស់ភ្នាក់ងារ AI ដើម្បីត្រួតពិនិត្យភ្នាក់ងារផ្សេងទៀតមានតម្លៃថ្លៃយ៉ាងឆាប់រហ័ស ប៉ុន្តែ Almeida អះអាងថា ល្បឿន និងទម្រង់ចំណាយរបស់ Jev ធ្វើឱ្យវាមានប្រយោជន៍ក្នុងការតាមដានភ្នាក់ងារ LLM និងការពារការ jailbreak ក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង។

Armin Ronacher, CTO នៃ Earendil និងអ្នកបង្កើតប្រភពបើកចំហម៉ូដែល harness Pi បានប្រាប់ TechCrunch ថាវិធីសាស្រ្តផ្លាស់ប្តូរការទទួលខុសត្រូវចំពោះភាពមិនច្បាស់លាស់ចំពោះអ្នកអភិវឌ្ឍន៍។ លោក Ronacher បាននិយាយថា "វាផ្ទេរបញ្ហានៃការយល់ច្រឡំបន្តិចទៅអ្នកប្រើប្រាស់" ។ "អ្នកប្រើប្រាស់ត្រូវតែនិយាយថាមិនអីទេ ប្រសិនបើវាត្រឡប់មកវិញជាមួយនឹងប្រូបាប៊ីលីតេ 50% ប្រហែលជានេះគឺជាការបោះកាក់ ហើយខ្ញុំមិនយកចិត្តទុកដាក់ចំពោះវាទេ។ ប៉ុន្តែប្រសិនបើវាជា 95% ប្រាកដណាស់ នោះខ្ញុំអាចធ្វើអ្វីមួយជាមួយវាបាន។"

Ronacher ក៏បានដាក់ទង់លើការនាំផ្លូវគំរូជាករណីប្រើប្រាស់ដ៏ជោគជ័យផងដែរ៖ ការទស្សន៍ទាយថាតើបន្ទុកការងារដែលបានផ្តល់ឱ្យត្រូវការគំរូជាក់លាក់ និងថ្លៃជាង។ ការធ្វើតម្រៀបនោះជាមួយ LLM នឹងមានតម្លៃថ្លៃ ប៉ុន្តែភាពយឺតយ៉ាវ និងតម្លៃទាបរបស់ Jev អាចធ្វើឱ្យការធ្វើដំណើរតាមពេលវេលាជាក់ស្តែងអាចដំណើរការបាន។

ឈ្មោះដែលខ្ចីពីសេដ្ឋកិច្ច

គំរូនេះត្រូវបានដាក់ឈ្មោះតាមលោក William Stanley Jevons ដែលជាសេដ្ឋវិទូនៅសតវត្សរ៍ទី 19 នៅពីក្រោយភាពស្រដៀងគ្នារបស់ Jevons - ការសង្កេតថានៅពេលដែលទំនិញកាន់តែថោក ការប្រើប្រាស់របស់វាមាននិន្នាការកើនឡើង។ ការភ្នាល់របស់ Almeida គឺថាការធ្លាក់ចុះនៃតម្លៃនៃការស៊ើបការណ៍សម្ងាត់កម្រិតនៃការសម្រេចចិត្តនឹងនាំឱ្យមានការដាក់ពង្រាយរបស់វានៅគ្រប់ទីកន្លែង មិនត្រឹមតែនៅក្នុង chatbots ដ៏ល្បីប៉ុណ្ណោះទេ។

Almeida បានប្រាប់ TechCrunch ថា "យើងគិតថា វាគ្រាន់តែជាកម្មវិធីដ៏ឆ្លាតវៃនៅគ្រប់ទីកន្លែងនៅក្នុងវិធីមួយដែលលេចចេញ និងចែកចាយ... ច្រើនជាងអ៊ីនធឺណែតដំបូងដែលអ្នកដឹង ដូចជាកម្មវិធីធំដែលមនុស្សកំពុងព្យាយាមបង្កើតនៅពេលនេះ" Almeida បានប្រាប់ TechCrunch ។

ថាតើដៃគូប្រកួតប្រជែងធ្វើតាមនៅតែជាសំណួរបើកចំហ។ លោក Ronacher បានប្រាប់ TechCrunch ថា "យើងគួរតែបានឃើញរឿងនេះមុននេះតាមវិធីជាច្រើន ប៉ុន្តែសន្មតថាដោយសារតែ LLMs មានតម្លៃថោក និងឧបត្ថម្ភធន ដូច្នេះជារឿយៗអ្នកមិនចាំបាច់មានភាពច្នៃប្រឌិតនៅឡើយទេ" ។ TypeSafe គ្រោងកំណែបន្ថែមរបស់ Jev នៅក្នុងទម្រង់ថ្មី។

ចំពោះថាតើ TypeSafe រាប់ថាជាមន្ទីរពិសោធន៍ព្រំដែនដែរឬអត់នោះ Almeida បានផ្តល់ចម្លើយដ៏ចង្អុលមួយថា "ផលិតផលចម្បងនៃមន្ទីរពិសោធន៍ព្រំដែនគឺការភ័យខ្លាច ឬការបំភាន់។ ខ្ញុំចង់ឱ្យផលិតផលចម្បងរបស់យើងជាភាពឆ្លាតវៃ... [ប៉ុន្តែយើង] មិនមែនជាមន្ទីរពិសោធន៍ក្នុងន័យរបស់អ្នកទេ ដូចជាការភ្នាល់លើទ្រព្យសម្បត្តិគ្មានដែនកំណត់ ឬសាសនា ឬការសាងសង់ព្រះនៅក្នុងមជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យ ឬអ្វីក៏ដោយនាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ។"

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →