TypeSafe AI ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਇਸ ਹਫਤੇ ਦੋ ਸਾਲਾਂ ਦੀ ਸਟੀਲਥ ਤੋਂ ਇੱਕ ਦਲੇਰ ਪਿੱਚ ਦੇ ਨਾਲ ਉਭਰਿਆ: ਉਦਯੋਗ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਈ ਗਲਤ ਕਿਸਮ ਦਾ ਮਾਡਲ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਪਹਿਲਾ ਉਤਪਾਦ, Jev ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਕੰਪਨੀ "ਸਿਸਟਮ ਵਨ ਮਾਡਲ" ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ 1,800 ਤੋਂ ਵੱਧ ਅੰਕ ਲੈ ਕੇ, ਹੈਕਰ ਨਿਊਜ਼ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਚਰਚਾ ਵਾਲੀ ਕਹਾਣੀ ਬਣ ਗਈ।
"ਮਾਡਲ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਚੈਟ 'ਤੇ ਅਲੌਕਿਕ ਰਹੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਸਾਰਾ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਕਿੱਥੇ ਹੈ?" ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਆਪਣੀ ਲਾਂਚ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ ਪੁੱਛਿਆ ਹੈ। ਸੰਸਥਾਪਕ, ਇੱਕ ਸਾਬਕਾ ਓਪਨਏਆਈ ਖੋਜਕਰਤਾ, ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਿਸ ਢੰਗ ਨਾਲ ਉਸ ਨੇ ਉੱਥੇ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਸੀ ਉਹ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਖੋਜ ਬਣ ਗਏ ਸਨ, ਅਤੇ ਇਹ ਕਿ ਉਹ ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਰਦਾ ਸੀ ਕਿ ਚੈਟ ਮਾਡਲ ਕੁਝ ਵੱਡੀ ਗਾਇਬ ਹੋਣ ਦਾ ਸਿੱਟਾ ਕੱਢਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਜਨਰਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਣਗੇ। For more context on this story, see our ongoing breaking AI news.
ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਕੀ ਹੈ?
ਇਹ ਨਾਮ ਤੇਜ਼, ਅਨੁਭਵੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਇੱਕ ਸੋਚ ਅਤੇ ਹੌਲੀ, ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਸਿਸਟਮ ਦੋ ਤਰਕ ਵਿਚਕਾਰ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਅੰਤਰ ਤੋਂ ਉਧਾਰ ਲੈਂਦਾ ਹੈ। ਜਿੱਥੇ ਅੱਜ ਦੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਟੋਕਨ ਦੁਆਰਾ ਟੈਕਸਟ ਟੋਕਨ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, Jev ਨੂੰ ਤੇਜ਼, ਢਾਂਚਾਗਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕੰਪਨੀ ਮਾਡਲ ਨੂੰ "ਇੱਕ ਫਰੰਟੀਅਰ-ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਫੰਕਸ਼ਨ ਕਾਲ: ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਟਾਈਪ ਕੀਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਫੈਸਲੇ ਬਾਹਰ" ਵਜੋਂ ਵਰਣਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਗਦ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਜਿਸ ਨੂੰ ਪਾਰਸ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜੇਵ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਸੰਰਚਨਾ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਆਊਟਪੁੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਹਰ ਇੱਕ ਕੈਲੀਬਰੇਟਿਡ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸਕੋਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕਦੇ ਵੀ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਭੁਲੇਖਾ ਨਹੀਂ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਅਜਿਹੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੱਕ ਜਾਂਚ ਦੀ ਵਾਰੰਟੀ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਅੰਤਰ ਡਿਲੀਵਰੀ ਵਿਧੀ ਹੈ. ਪੋਸਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਜੇਵ ਆਪਣੇ ਸਾਰੇ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਟੋਕਨ, ਆਟੋਰੀਗਰੈਸਿਵ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਪਾਸ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ ਫ੍ਰੀ-ਫਾਰਮ ਸਟ੍ਰਿੰਗ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ ਬਿਲਕੁਲ ਸਹੀ ਹੈ ਜੋ ਇਸਦੀ ਗਤੀ ਖਰੀਦਦਾ ਹੈ: ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਅੰਜਨ
ਹੁੱਡ ਦੇ ਤਹਿਤ, TypeSafe ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸਨੇ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਸਟੈਕ ਬਣਾਇਆ ਹੈ: ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਨਮੂਨਾ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਧੀ ਜਿਸ ਨੂੰ ਕੈਲੀਬਰੇਟਿਡ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਂ RLCD ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਉਦਯੋਗ ਦੀਆਂ ਦੋ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਪਕਵਾਨਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ RLCD ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਬਣਾਈ ਹੈ। ਮਨੁੱਖੀ ਫੀਡਬੈਕ ਤੋਂ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਸਿੱਖਣ ਉਹਨਾਂ ਜਵਾਬਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਰੇਟਰ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਇਨਾਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਉਹਨਾਂ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿਹਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। RLCD ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਤੇਜ਼-ਨਿਰਣੇ ਦੇ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਜਵਾਬਾਂ ਲਈ ਗਿਆਨ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਮਾਨਦਾਰ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਨਤੀਜਾ, ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ: ਉੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਉੱਚ ਸਟੀਕਤਾ ਨਾਲ ਸਬੰਧਿਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਮਾਨ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਨੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜੋ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਸਿੱਧੇ ਉਤਪਾਦਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਵਾਇਰ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕੀਮਤ ਦੇ ਦਾਅਵੇ
ਦਾਅਵੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਮਿਆਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵੀ ਹਮਲਾਵਰ ਹਨ। TypeSafe ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ Jev ਉਹਨਾਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਆਕਾਰਾਂ ਲਈ 40x ਤੋਂ 200x ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚੱਲਦੇ ਹੋਏ ਮੌਜੂਦਾ LLMs ਨੂੰ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਖੁਫੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਵਨ ਟਾਸਕ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਹੋਮਪੇਜ 193.6x ਤੇਜ਼ ਅਤੇ 444.6x ਸਸਤਾ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਬਲੌਗ ਪੋਸਟ ਮੰਨਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ "ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਲਾਭਾਂ ਦੇ ਉੱਚੇ ਸਿਰੇ 'ਤੇ ਹਨ।" ਕੰਪਨੀ ਇਹ ਵੀ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਲਗਭਗ 100 ਮਿਲੀਸਕਿੰਟ ਦੀ ਸਪੀਡ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਪਭੋਗਤਾ-ਸਾਹਮਣੇ ਵਾਲੇ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਨਿਰਣੇ ਨੂੰ ਏਮਬੇਡ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਤੇਜ਼ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਲੇਟੈਂਸੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਕੀਮਤ ਗੈਰ-ਰਵਾਇਤੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। TypeSafe ਇੰਪੁੱਟ ਟੋਕਨਾਂ ਨੂੰ $0.042 ਪ੍ਰਤੀ ਮਿਲੀਅਨ ਟੋਕਨ, ਲਗਭਗ $42 ਪ੍ਰਤੀ ਬਿਲੀਅਨ ਦੇ ਹਿਸਾਬ ਨਾਲ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨੋਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਆਮ LLM ਲਾਗਤ ਬਣਤਰ ਉਲਟਾ ਹੈ: ਕਿਉਂਕਿ Jev ਲੰਬੇ ਸਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਢਾਂਚਾਗਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਲੇਜ਼ਰ ਦਾ ਮਹਿੰਗਾ ਆਉਟਪੁੱਟ-ਟੋਕਨ ਸਾਈਡ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਗਾਇਬ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਇਸਦੀ ਤੁਲਨਾ ਰਵਾਇਤੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਕੀਮਤ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਨਪੁਟ ਟੋਕਨਾਂ ਨਾਲੋਂ ਕਈ ਗੁਣਾ ਵੱਧ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਰਸੀਦਾਂ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ
ਇਸਦੇ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਲਈ, ਲਾਂਚ ਪੋਸਟ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਹਾਈਪ ਨੂੰ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਸਿਰਲੇਖ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਲਈ, ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਡਿਫੌਲਟ ਤਰਕ ਦੇ ਨਾਲ GPT-5.6 ਟੈਰਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ, ਜਿਸਨੂੰ ਇਹ ਔਸਤ ਬੁੱਧੀ ਵਿੱਚ Jev ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਦਰਭ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਓਪਨਏਆਈ ਦੇ GPT-6 ਐਸਟਰਾ ਅਤੇ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ ਫੈਬਲ 5.1 ਦੀ ਔਸਤ ਵਜੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਵਿਕਲਪ ਜਿਸ ਨੂੰ ਕੰਪਨੀ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮੌਜੂਦਾ ਲੈਬਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਆਪਣੀ ਤੁਲਨਾ ਦਾ ਪੱਖਪਾਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। LLM ਸਾਈਡ ਲਈ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਲੇਟੈਂਸੀ ਨੰਬਰ OpenRouter ਤੋਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਕੰਪਨੀ ਨੋਟ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਸਦੇ ਆਪਣੇ ਰੂਟਿੰਗ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਉਹ ਕਾਰਜਪ੍ਰਣਾਲੀ ਭਾਗ ਇੱਕ ਲਾਂਚ ਘੋਸ਼ਣਾ ਲਈ ਅਸਧਾਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸੰਦੇਹਵਾਦੀ ਫੋਕਸ ਕਰਨਗੇ। ਸਾਰੇ ਸਿਰਲੇਖ ਨੰਬਰ ਉਹਨਾਂ ਕਾਰਜਾਂ ਤੋਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕੰਪਨੀ ਦੁਆਰਾ ਖੁਦ ਚੁਣੇ ਗਏ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਜੋਂ ਵਰਣਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ ਜਿਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ, ਰੂਟ, ਸਕੋਰ, ਐਕਸਟਰੈਕਟ, ਜਾਂ ਬ੍ਰਾਂਚਡ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਬਿਲਕੁਲ ਸਹੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਪੱਖ ਵਿੱਚ ਹਨ। ਅਜੇ ਤੱਕ ਕੋਈ ਸੁਤੰਤਰ ਮਾਪਦੰਡ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਆਪਣੀ ਫਰੇਮਿੰਗ ਮੰਨਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਲਨਾਵਾਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੀ ਚੋਣ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਲਾਂਚ ਕਿਉਂ ਗੂੰਜਿਆ
ਉਤਸ਼ਾਹੀ ਹੈਕਰ ਨਿਊਜ਼ ਰਿਸੈਪਸ਼ਨ, ਜਿੱਥੇ ਪੋਸਟ ਇੱਕ ਦਿਨ ਦੇ ਅੰਦਰ 1,800 ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਹੈ, ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪਿੱਚ ਇੱਕ ਸੱਚੀ ਨਸ ਨੂੰ ਛੂਹਦੀ ਹੈ। AI ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਡੈਮੋ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜੇ ਦੇ ਨਾਲ ਕੁਸ਼ਤੀ ਵਿੱਚ ਦੋ ਸਾਲ ਬਿਤਾਏ ਹਨ: ਭਰਮ ਵਾਲੀਆਂ ਟੂਲ ਕਾਲਾਂ, ਅਸੰਗਤ ਨਿਰਣੇ, ਹੌਲੀ ਤਰਕ ਦੇ ਕਦਮਾਂ ਦੀਆਂ ਮਹਿੰਗੀਆਂ ਚੇਨਾਂ ਨੂੰ ਭੁਰਭੁਰਾ ਗੂੰਦ ਕੋਡ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।
TypeSafe ਦੀ ਬਾਜ਼ੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ AI ਵਰਕਲੋਡ ਦੇ ਇੱਕ ਅਰਥਪੂਰਨ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਚੈਟੀ ਮਾਡਲ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀ ਜਾਂਚ, ਸਮਰਥਨ-ਟਿਕਟ ਟ੍ਰਾਈਜ, ਲੀਡ ਸਕੋਰਿੰਗ, ਸਮੱਗਰੀ ਸੰਚਾਲਨ, ਲੌਗ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਅਤੇ ਅਣਗਿਣਤ ਰੂਟਿੰਗ ਫੈਸਲੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਪੇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਲਈ, ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮਾਡਲ ਜੋ ਮਿਲੀਸਕਿੰਟ ਵਿੱਚ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕੀਤੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਪੀਡ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਦੋਵਾਂ 'ਤੇ ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ ਵਾਲੇ LLM ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਵਿਰੋਧੀ ਦਲੀਲ ਵੀ ਜਾਣੂ ਹੈ: ਆਮ ਮਾਡਲ ਬਿਹਤਰ ਅਤੇ ਸਸਤੇ ਹੁੰਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਲਚਕੀਲਾ ਸਟ੍ਰਿੰਗ ਇੰਟਰਫੇਸ ਜੋ LLMs ਨੂੰ ਅਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਉਹ ਵੀ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੇ ਬਿਨਾਂ ਨਵੇਂ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਤੰਗ ਫੈਸਲੇ ਇੰਜਣ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਹੋਂਦ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਉਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮਰੂਪ ਵਰਕਲੋਡ ਵਾਲੀਅਮ ਲੱਭਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
Jev ਇਸ ਹਫ਼ਤੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਬਣ ਜਾਵੇ ਜਾਂ ਇੱਕ ਉਤਸੁਕ ਫੁਟਨੋਟ, ਲਾਂਚ ਇੱਕ ਉਦਯੋਗ ਦੀ ਦਲੀਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਆਵਾਜ਼ ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿਰਫ ਉੱਚੀ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ: AI ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਰਸਤਾ ਵੱਡੇ ਚੈਟਬੋਟਸ ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ ਚੱਲ ਸਕਦਾ, ਪਰ ਪਹਿਲੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਤੋਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬਿਲਕੁਲ ਇੱਕ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਦੱਸਣ ਲਈ ਕਿ ਉਹ ਕਿੰਨੇ ਯਕੀਨੀ ਹਨ।
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
