Jev — LLM-in yeni forması: System One, yəni Decision Models

"TypeSafe AI" ötən həftə yeni model kateqoriyasının ilk nümunəsi olan Jev-i təqdim etdi; şirkət onları "System One modelləri" adlandırır. Simon Willison daha dəqiq adın "decision models" (qərar modelləri) olduğunu hesab edir; dizayner Meggi Eplton da bu termindən istifadə edir.

Jev adi böyük dil modeli kimi mətn girişi alır, lakin heç mətn qaytarmır: çıxışı kateqoriyalar, bəli/xeyr sualları və qiymətləndirmələr üçün sürüşən nöqtəli ədədlər və əminlik ballarıdır. "TypeSafe" bunu "sərhəd intellektinə funksiya çağırışı: içəri strukturlaşdırılmamış vəziyyət, çölə tipləşdirilmiş ehtimal qərarları" kimi təsvir edir.

Jev necə işləyir

API-dən istifadə "vəziyyət" (state) obyektinin qurulması deməkdir: mətn, mətnlər massivi və ya ad-dəyər cütləri. Bu, məqaləni, müştərini və ya başqa qeydi təsvir edə bilər. Obyekt bir və ya bir neçə sualla göndərilir və hər sual ayrıca cavab alır.

Üç növ sual var. Jev-in "Noul" adlandırdığı bəli/xeyr sualları (baş direktor Hacker News-da adın Bernulli paylanmasından gəldiyini təsdiqləyib) ifadənin doğruluğuna dair əminliyi 0 ilə 1 arasında qaytarır. Seçim sualları əminlik balı və verilən variantlar üzrə ehtimal paylanması verir; bal sualları isə sənədi təsvir olunmuş ədədi aralıqda yerləşdirir.

Suallar paralel işlənir, ona görə bir sənədə çoxlu sual təxminən bir sual qədər vaxt aparır. Qiymətləndirmə də qeyri-adidir: yalnız giriş ödənişlidir — milyon token üçün 0,042 dollar, çıxış pulsuzdur. Bu, OpenAI-ın GPT-5 Nano modelindən də ucuzdur (milyon üçün 0,05 dollar).

Qara qutular və qərəz

Willison məhsulun formasını narahat edici hesab edir: bu yanaşma maşın öyrənməsini daha qapalı "qara qutulara" doğru aparır. Adi LLM-dən heç olmasa qərarını əsaslandırmağı xahiş etmək olar; Jev yalnız ədəd qaytarır, ona görə hansı məzmun siqnalının sənədi həmin kateqoriyaya saldığını heç nə izah etmir. Buna görə qərəz burada daha çox önəm daşıyır — modelin işə müraciət edənləri sıralamaq üçün istifadə olunmamasını ümid edir. Bir təcrübədə San-Fransisko körfəzindəki bütün şəhərləri "Yaxşı şəhərdir?" sualı ilə qiymətləndirmək Kupertinonu birinci, İst Palo Altunu sonuncu yerə qoydu.

Jev çox ucuz olduğu üçün müəllif qiymətləndirmələrin və strukturlaşdırılmış təcrübələrin adi LLM layihələrindən də vacib olduğunu bildirir: yüzlərlə və ya minlərlə sınaq sorğusu cəmi bir neçə sentə başa gəlir.

İcma təcrübələri

Günlər içində qeyri-adi layihələr yarandı: Kayl Penanın jevchat-ı Jev-i pis çat-bota çevirir, Fatih Kadir Akının jev-leftpad-ı left-pad-ı boşluq sayı sualı ilə həyata keçirir, Endi Geytonun jev-2048-i isə 2048 tapmacasını oynayır.

Açıq çəkilərlə yenidən qurmalar da yarandı; Kev Qwen 3.5 üzərində 0,8B, 4B və 9B modellər qurur, JevBench benchmarkı isə "Jev sinifli qərar modellərini" artıq müqayisə edir — bir həftədən az yaşı olan buraxılış üçün təsir edici fəallıqdır.