Отримав доступ до Jev — моделі, яка не пише текст, а приймає рішення

Весь останній тиждень твіттер тільки й пише про Jev від TypeSafe AI. Серед засновників — Diogo Almeida, ex-OpenAI, який працював над ChatGPT.

На вихідних мені теж прийшов інвайт на альфа-тест. І скажу я вам: це дуже прикольна штука, яка змінить технології так само, як до цього LLM.

Jev не пише текстову відповідь. Ви передаєте йому інпут ( текст ), заздалегідь задаєте питання — й отримуєте відповідь числом.

Питання бувають трьох типів: так/ні, вибір із варіантів і оцінка за шкалою.

Наприклад, вам пишуть у саппорт: "Допоможіть з моєю підпискою, відновіть її".

Jev визначає, в який відділ направити запит:

billing (0.93), tech (0.04), product (0.03)

Але найголовніше — відповідь приходить за 70–500 мс і коштує дуже, ДУЖЕ дешево: $0.042 за мільйон токенів на вході, а output безкоштовний.

Ставтеся до Jev як до класифікатора.

Де його можна застосувати:

→ Прогнати тисячі CustDev-інтерв'ю і перевірити свою гіпотезу?
→ Знайти, яка структура відеоконтенту перформить найкраще?
→ Налаштувати автоматичну фільтрацію файлів на комп'ютері?
→ Проіндексувати базу й зробити кращий пошук, щоб люди могли шукати "червоний чайник"?

Легко, а головне — центи по вартості.

Одне "але": Jev повертає тільки число, без пояснення "чому". Тож перед продом перевірте на своїх даних, наскільки часто він влучає.

Взагалі одне з найкращих відчуттів у моїй роботі — коли виходить новий інструмент, досліджувати, куди його прикласти, щоб отримати практичну користь. А найкрутіше — коли інструменти працюють разом.

Наприклад, Jev за копійки сортує весь потік тікетів, а LLM пише відповідь тільки там, де вона справді потрібна.

Якщо хочеш так само розбиратися в технічних нюансах систем, не обов'язково бути інженером. Достатньо розуміти, з яких частин вони складаються і які в них є задачі.

Усе це ти дізнаєшся на моєму інтенсиві з технічних навичок. Старт — 5 жовтня: https://tech.redcamp.pro/