LLM2Jev : décisions locales sur texte et image

Un modèle non autorégressif répond aux questions choice, score et noul ; un routeur sélectionne le checkpoint. Le serveur autohébergé expose POST /v1/systemone aux clients Jev existants, mais exécute le modèle Laya.

Des modèles préentraînés et leur ajustement permettent de répondre à des questions binaires, à choix et de notation sur un même texte. L'API suit TypeSafe System One : le SDK Python TypeSafe peut pointer vers un serveur Kev local.

Il traite routage, nouvelles tentatives et vérification de preuves en lisant les probabilités, sans générer de phrase de réponse. Il reprend le motif d'interface de Jev, sans reproduire son modèle ni son entraînement non publics, et sans affiliation TypeSafe.

Il répond aux questions à choix, booléennes et à scores ordonnés depuis états et candidats, sans décoder de tokens de réponse. Ce modèle local distinct s'inspire de Jev ; les enregistrements comparent Jev et Qwen non ajusté sur les mêmes interfaces de jeu.

Fournissez un texte ou un état structuré et une question binaire pour obtenir la probabilité de oui. Le serveur utilise le format Jev pour Noul, permettant aux clients existants d'accéder à un modèle autohébergé distinct.

RAG-Fusion génère plusieurs formulations d’une requête et fusionne leurs classements avec Reciprocal Rank Fusion pour retrouver des documents autrement manqués. Jev est un outil de reclassement facultatif dans l’évaluation ; ses expériences nécessitent JEV_API_KEY. La démonstration originale reste purement vectorielle. Le banc d’évaluation compare les stratégies sur NFCorpus ; le parcours hybride associe BM25, recherche vectorielle, fusion et reclassement.