Industria IA cunoaște o nouă revoluție: Modelul Jev de la TypeSafe AI oferă o alternativă la modelele IA mari, fiind de 193 de ori mai rapid și de 445 de ori mai ieftin

Adaugă-ne ca sursă preferată în Google

Urmărește-ne in Discover

Industria IA a fost din nou zguduită odată cu lansarea lui Jev, un instrument de inteligență artificială care promite să schimbe radical modul în care funcționează tehnologia. Creatorii săi afirmă că este de aproape 200 de ori mai rapid și de 450 de ori mai ieftin decât concurenții precum ChatGPT și Claude. Acesta atinge această performanță deoarece funcționează într-un mod fundamental diferit de cel al acestor chatboți și nu se bazează pe aceeași tehnologie din spatele modelelor lingvistice de mari dimensiuni, potrivit Tom’s Hardware.

Jev, un model de IA care nu poate conversa, oferă o alternativă la modelele IA mari

Jev a fost creat de TypeSafe, o companie de IA până acum relativ necunoscută, fondată de un inginer care a lucrat anterior la ChatGPT. Fondatorul Diogo Almeida a declarat că proiectul a fost inspirat de constatarea că din sistemele OpenAI lipsea „ceva cu adevărat important”, care le-ar împiedica să atingă nivelul de performanță uman pe care îl caută companiile din domeniul inteligenței artificiale.

Modelul de IA Jev a fost conceput pentru luarea rapidă și rentabilă a deciziilor în agenții de IA, mai degrabă decât pentru generarea de text. La un preț de doar 0,042 dolari pe milion de tokeni de intrare, cu ieșire gratuită, Jev oferă opțiuni, scoruri sau probabilități în mai puțin de jumătate de secundă. Când interoghezi un model LLM obișnuit, obții o conversație text deschisă; Jev generează pur și simplu răspunsuri la întrebări specifice, toate însoțite de un factor de încredere.

Această eficiență face viabile sarcini care înainte erau neeconomice și aduce avantaje imense în privința vitezei și a costurilor față de modelele lingvistice de mari dimensiuni pentru operațiuni bazate pe luarea deciziilor. În consecință, compania consideră că raportul „inteligență pe dolar” al lui Jev este „fără precedent”, deși numai utilizarea practică va confirma acest lucru.

Utilizatorii îi pot furniza informații împreună cu o serie de întrebări, precum și o structură limitată privind modul în care ar trebui să ofere răspunsul. Sistemul va genera apoi o decizie, însoțită de un nivel de încredere, în loc de mai mult text. O persoană i-ar putea cere, de exemplu, să citească un e-mail și să întrebe dacă autorul acestuia este susceptibil să întreprindă o anumită acțiune, iar Jev este conceput să ofere un „da” sau un „nu”, împreună cu un grad de certitudine, în loc să ofere un răspuns de tip chat.

Avantaje în ceea ce privește viteza și costurile

Această structură – precum și tehnologia și procesul de antrenare radical diferite necesare pentru construirea sistemului – îi permit lui Jev să fie mult mai rapid și mai eficient decât chatboturile bazate pe modele lingvistice de mari dimensiuni, a afirmat TypeSafe. De asemenea, aceasta înseamnă că sistemul nu poate genera informații eronate, deoarece este, prin natura sa, mai restrictiv, a susținut compania.

TypeSafe recunoaște că sistemele tradiționale bazate pe modele lingvistice de mari dimensiuni pot fi încă utile în anumite cazuri: chatboturi și agenți de programare pe care un om îi poate supraveghea, de exemplu, precum și în situații în care corectitudinea unui răspuns poate fi verificată cu ușurință. Însă Jev este mai util în situațiile în care utilizatorii iau decizii specifice, procesează cantități mari de date și în aplicații în timp real, unde viteza modelului va fi un avantaj, a precizat compania.

Într-un manifest publicat pe site-ul său, TypeSafe a afirmat că modelele lingvistice de mari dimensiuni au fost „optimizate pentru preferințele umane” prin modul în care funcționează procesul lor de antrenare. „Acest lucru a dus la apariția unor modele care sunt supraomenești în ceea ce privește respectarea instrucțiunilor și care reprezintă ceea ce numim acum «chat»”, se menționează în document.

Însă acest lucru înseamnă că sistemele prezintă „probleme inerente”, inclusiv faptul că sunt excesiv de încrezătoare în răspunsurile lor și nu de puține ori halucinează. Asta înseamnă că oamenii trebuie să le supravegheze activitatea. TypeSafe susține că arhitectura și tehnologia diferite care stau la baza lui Jev îl ajută să evite aceste probleme. Acest lucru ar trebui să însemne că răspunsurile sunt generate mai eficient și mai rapid, dar și că sunt suficient de fiabile încât oamenii să nu mai fie nevoiți să le supravegheze activitatea, afirmă TypeSafe.

System One, un nou concept în dezvoltarea modelelor de IA

Modelele System One sunt antrenate cu ajutorul tehnologiei Reinforcement Learning for Calibrated Decisions (RLCD) și sunt orientate spre generarea de răspunsuri structurate, mai degrabă decât spre generarea de text. Apoi, probabil deoarece nu este necesar un context anterior, întrebările individuale din aceeași solicitare pot fi procesate în paralel, spre deosebire de generarea continuă de text a modelelor LLM.

Gândirea de tipul Sistemului 1 reprezintă modul rapid, automat, intuitiv și inconștient în care creierul uman prelucrează informațiile. Popularizat de psihologul Daniel Kahneman în cartea sa „Gândire rapidă, gândire lentă”, acest sistem funcționează cu un efort minim sau chiar deloc și fără senzația de control voluntar. Se bazează pe scurtături mentale, instincte și memorie asociativă pentru a formula judecăți rapide și spontane.

Acest „Model al Sistemului Unu” își propune să eficientizeze procesele automatizate prin furnizarea de rezultate directe și previzibile, ceea ce îi determină pe dezvoltatori să reconsidere necesitatea modelelor LLM complexe pentru multe sarcini. Deși testele inițiale demonstrează avantaje semnificative în ceea ce privește viteza și costurile, s-a observat o ușoară scădere a preciziei în comparație cu modelele mai mari. Afirmația Jev privind absența „halucinațiilor” se referă la structura rezultatelor, nu la corectitudinea faptelor, iar sistemul rămâne vulnerabil la injectarea prompturilor, ceea ce ridică semne de întrebare critice cu privire la adecvarea sa pentru aplicații cu miză mare, în care erorile de decizie implică un risc semnificativ.

Abordarea sa simplificată face ca Jev să fie mai ieftin decât modelele de uz general cu consum mare de tokenuri de la OpenAI, Anthropic și Google (Alphabet Inc.), care sunt concepute pentru sarcini mult mai ample.

Această eficiență prin care sarcini considerate anterior neeconomice devin viabile a determinat platforme majore precum Vercel, Cloudflare și LangChain să integreze rapid Jev, potrivit Forbes.

Interesul stârnit de Jev amintește de reacția Silicon Valley la DeepSeek în 2025, când startup-ul chinez a prezentat pentru prima dată un model extrem de performant, antrenat la o fracțiune din costul rivalilor săi americani.