이것으로 무엇을 만들 수 있나

프로젝트 용도

Jev 방식 Choice, Score, Noul 작업을 위한 공개 모델을 제공하며 Verdict와 Verdict 2.0을 구분합니다.

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Jev의 역할

Verdict는 ModernBERT와 GLiClass를 사용하고 Verdict 2.0은 소프트웨어 판단을 목표로 합니다. Jev는 비교 기준입니다.

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사용 방법

Python HTTP 서버로 webgpu-demo를 제공하고 문서의 브라우저 데모를 엽니다. 모델 산출물과 평가 기록은 별도 링크로 확인합니다.

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범위와 제약

두 모델의 평가가 다릅니다. Verdict 2.0 표는 Laya 평가 모음의 Jev 기준값을 인용하므로 새롭고 보편적인 비교가 아닙니다.

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저장소 소개 원문

Calibrated 151M Non-Autoregressive Decision Engine beating TypeSafe Jev & Laya on LocalLLaMA/typed-decisions (77.10% acc, 0.0636 Brier, 0.0144 ECE)

프로젝트 정보

Jev와의 관계
로컬 대안 모델
근거
문서에 기재
언어
Python
라이선스
NOASSERTION
출처
원본 저장소
저장소 상태
보관되지 않음
생성일
2026-09-19
최근 코드 업데이트
2026-09-20
GitHub 스타
292
근거 확인일
2026. 9. 30.
메타데이터 확인일
2026. 9. 29.
검사 상태
확인 완료

스타 수는 Jev와 무관한 작업을 포함한 저장소 전체 기준입니다.

근거와 범위

문서에 기재은 연결된 문서 또는 소스 근거를 기록합니다. JevHunt가 직접 실행하거나 벤치마크한 결과는 아닙니다.

근거 커밋: bff28567cff463b833bf044f351a8b7945d53e07

발견 출처: awesome-jev.

검토 방법 →

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