TypeSafe AIのJev 1.14が画像対応

TypeSafe AIは、System One決定モデルの新バージョンであるJev 1.14をリリースしました。これは現在、jev-previewというエイリアスで公開されています。これには、画像、ボックスタイプ、より長いコンテキストという3つの実験的な「危険ゾーン」機能が追加されています。開発者にとって、Jev 1.14は、検査やローカライゼーションのようなビジョンタスクに向けて、型付き決定モデルを推進します。TypeSafeは、これら3つの機能のいずれもまだ本番環境での使用には適していないと述べています。 TL;DR: Jev 1.14

サイズ: パラメータは非公開です。コンテキストはデフォルトでリクエストごとに64k tokens、質問ごとに32k tokensですが、オプトインヘッダーを使用すると262kになります。

動作環境: TypeSafeのホスト型APIのみ（POST /v1/systemone）。オープンウェイトはありません。ハードウェアおよび量子化されたバリアントは非公開です。

パフォーマンス: 全体的にわずかな改善があり、多言語サポートで最大（TypeSafeの主張であり、公開スコアはありません）。

最良点: TypeSafeのBoxテストでは、4つのエッジチェック質問で36個の切り取られた画像のうち30個を検出しました。

最悪点: 画像とBoxは本番環境に対応しておらず、Boxには「見つかりませんでした」という回答がありません。

Jev 1.14とは？

Jevは、生成されたテキストではなく、型付きの決定を返すTypeSafe AIのSystem Oneモデルです。Choice、Score、Noulといった型付きの質問とともに状態を送信します。Jevはそれぞれに型付きの値、確率、信頼度スコアで回答します。TypeSafeは、これをReinforcement Learning for Calibrated Decisions (RLCD)でトレーニングしています。リリース投稿によると、新バージョンjev-1.14.0は、ほぼすべての点で小さく、しかし繊細な改善をもたらします。TypeSafeは、多言語サポートで最大の効果を期待しています。

Jevでの画像入力はどのように機能しますか？

画像は構成可能です。各画像は、トップレベルのassetsマップに参照文字列の下に一度だけリストされます。その後、その参照をstate、instructions、またはcriteriaのどこにでも配置できます。APIは、モデルが読み取る前に各参照を画像に置き換えます。TypeSafeは、jev-1.13.0が最初からマルチモーダルであったと述べています。Images docsによると、Jev 1.13とJev 1.14の両方が画像を受け入れるようになりました。各リクエストにはヘッダーTypeSafe-Danger-Zone-Images: trueが必要です。主な画像制限: PNG o