Aina mpya ya mfano wa AI ilianza wiki hii, na inafanya kitu kisicho cha kawaida kwa mfano uliojengwa kwenye usanifu wa transfoma: haitoi neno la maandishi. Jev, iliyotolewa na kampuni ya kuanzia ya TypeSafe AI ya miaka miwili, badala yake inatoa uwezekano uliorekebishwa - kile ambacho kampuni inakiita chapa, maamuzi yaliyosawazishwa - ikijiweka kama njia ya bei nafuu, ya haraka kwa modeli kubwa za lugha kwa uainishaji, uelekezaji, na kazi ya kiotomatiki, kulingana na TechCrunch.
Kampuni hiyo ilianzishwa na Diogo Almeida, mtafiti wa OpenAI ambaye alisaidia kujenga ChatGPT na kuchangia katika uvumbuzi wa mafunzo ya kuimarisha kutoka kwa maoni ya binadamu (RLHF), mbinu ya mafunzo ambayo inajulikana sana kwa kuunda kizazi cha sasa cha wasaidizi wa AI. Hitaji la muundo mpya lilikuwa kubwa vya kutosha hivi kwamba TypeSafe ilipoteza kwa muda uwezo wa kuwahudumia baadhi ya watumiaji wa API baada ya kuzinduliwa. For more context on this story, see our ongoing more AI stories.
Kwanini Painia wa ChatGPT Aliacha Lugha
Njia ya Almeida kwa modeli isiyo ya maandishi ilianza kwa kukatishwa tamaa katika OpenAI. "Tuna umeme kwenye chupa, na bado sio muhimu," Almeida aliiambia TechCrunch, akielezea kufadhaika kwake kwamba licha ya uwezo wa ChatGPT, teknolojia ilipungukiwa na otomatiki ya kweli. "Nimekuwa nikipambana na tatizo hilo tangu wakati huo. Ilinichukua muda kufikia hitimisho: Tatizo ni kwamba tunaboresha lugha ya binadamu... Tumekuwa wazuri sana katika lugha ya binadamu kwa miaka minne, lakini sio muhimu kwa otomatiki kwa sababu kompyuta huzungumza lugha tofauti."
Miaka miwili iliyopita, Almeida aliondoka OpenAI ili kupata TypeSafe AI na kufuata nadharia hiyo. Matokeo yake ni Jev, kielelezo chenye msingi wa transfoma ambacho kampuni inasisitiza si kielelezo kikubwa cha lugha. Ambapo LLM hutoa maandishi yasiyo na kikomo, Jev hurejesha uwezekano katika seti ya matokeo ambayo mtumiaji amefafanua mapema - muundo ambao kampuni inasema hufanya ndoto isiwezekane kimuundo, kwa kuwa modeli inaweza tu kujibu kwa chaguo ulizopewa.
Mafanikio ya ufanisi ni sehemu ya msingi ya sauti. Tokeni za pato kutoka kwa Jev ni za bure, na tokeni za pembejeo hukadiriwa kwa bilioni badala ya milioni, kulingana na TechCrunch. Kampuni inafafanua Jev kama "Mfano wa Mfumo wa Kwanza," unaolenga angavu badala ya kufikiria, na inasema ilifunzwa pekee juu ya data ya sanisi kwa kutumia mbinu ambayo Almeida huita mafunzo ya uimarishaji kutokana na maamuzi yaliyosawazishwa.
TypeSafe imeweka usanifu wa Jev chini ya kifuniko, ingawa waangalizi wa nje wanashuku kuwa mfumo umejengwa juu ya LLM ya uzani wazi. "Nusu ya [kampuni yetu] ni maabara ambayo kimsingi inamiliki sehemu hii ndogo ya data ya syntetisk inayoeleweka vizuri, na hiyo sasa ni furaha ya maisha yangu," Almeida aliiambia TechCrunch.
Matokeo ya Mapema ya Wasanidi Programu: Haraka na Nafuu zaidi
Watumiaji wa mapema waliripoti faida kubwa katika majaribio. Pranit Sharma, mhandisi wa programu katika Vercel, aliiambia TechCrunch kwamba kampuni yake imekuwa ikitumia ChatGPT Luna 5.6 ya OpenAI kuendesha kiainishaji ambacho hukagua amri kwa usalama. Baada ya kubadilisha mzigo huo hadi kwa Jev, Vercel iliona matokeo mara tano hadi 18 kwa haraka zaidi na kwa usahihi zaidi.
Nikhil Mudholkar, CTO wa Bryo AI, alilinganisha tofauti: kuainisha barua pepe za biashara na Jev dhidi ya Gemini ya Google. Katika mtihani wake, Gemini alikuwa sahihi zaidi, lakini mara 10 hadi 20 ghali zaidi. Kwa Mudholkar, mali ya thamani zaidi ya Jev ilikuwa ushughulikiaji wake wa kutokuwa na uhakika. "Ndiyo pekee ambayo inarudisha uwezekano wa kweli ambao hufanya iwe bora kwa utiririshaji wa kazi kiotomatiki," aliiambia TechCrunch.
Mawakala Waangalizi, Bila Mswada
Zaidi ya kuchukua nafasi ya LLM katika kazi za uainishaji, TypeSafe inabishana kuwa Jev anaweza kuziweka polisi. Kutumia mawakala wa AI kufuatilia mawakala wengine inakuwa ghali haraka, lakini Almeida anasisitiza kuwa kasi na wasifu wa gharama wa Jev hufanya iwe rahisi kufuatilia ufuatiliaji wa wakala wa LLM na kuzuia ajali za jela kwa wakati halisi.
Armin Ronacher, CTO wa Earendil na mjenzi wa modeli ya chanzo huria ya kuunganisha Pi, aliiambia TechCrunch kuwa mbinu hiyo inabadilisha jukumu la kutokuwa na uhakika kwa msanidi programu. "Inawasilisha shida ya kuona macho kidogo kwa mtumiaji," Ronacher alisema. "Mtumiaji lazima aseme, sawa, ikiwa hii itarudi tu na uwezekano wa 50%, labda hii ni sarafu ya sarafu, na mimi huipuuza. Lakini ikiwa ni 95%, hakika, basi ninaweza kufanya kitu nayo."
Ronacher pia alialamisha uelekezaji wa kielelezo kama hali ya utumiaji ya kuahidi: kutabiri kama mzigo fulani wa kazi unahitaji muundo maalum, wa gharama kubwa zaidi. Kufanya upangaji huo kwa kutumia LLM kunaweza kuwa na gharama kubwa, lakini muda wa chini wa Jev na bei yake inaweza kufanya uelekezaji wa wakati halisi uwezekane.
Jina Lililokopwa Kutoka Uchumi
Mtindo huo umepewa jina la William Stanley Jevons, mwanauchumi wa karne ya 19 nyuma ya kitendawili cha Jevons - uchunguzi kwamba kama bidhaa inakuwa nafuu, matumizi yake huelekea kupanda. Dau la Almeida ni kwamba kushuka kwa gharama za upelelezi wa kiwango cha maamuzi kutapelekea kusambazwa kwake kila mahali, sio tu kwenye gumzo kuu.
"Tunafikiri kwamba kutakuwa na programu mahiri kila mahali kwa njia ambayo itaibuka na kusambazwa... kama vile mtandao wa awali kuliko unavyojua kama vile programu kubwa ambazo watu wanajaribu kuunda sasa hivi," Almeida aliiambia TechCrunch.
Ikiwa washindani wanafuata linabaki kuwa swali wazi. "Tulipaswa kuona hili mapema kwa njia nyingi, lakini labda kwa sababu LLMs ni za bei nafuu na zinafadhiliwa, mara nyingi sio lazima uwe mbunifu bado," Ronacher aliiambia TechCrunch. TypeSafe inapanga matoleo ya ziada ya Jev kwa njia mpya.
Kuhusu iwapo TypeSafe inahesabika kama maabara ya mipakani, Almeida alitoa jibu dhahiri: "Bidhaa kuu ya maabara za mipakani ni woga au hype. Ningependa bidhaa yetu kuu ziwe akili... [lakini sisi si] maabara kwa maana ya, unajua, kama vile dau juu ya utajiri usio na kikomo, au dini, au kumjenga Mungu katika kituo cha data, au chochote kile ambacho ni cha leo."
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
