චැට්බොට් හෝ දිගු ලිපි ලිවීම වෙනුවට software code තුළ ක්රියාත්මක වන Function Call එකක් ලෙස සෘජුවම තීරණ ගැනීමට හැකි නවතම Machine-Native AI මොඩල් එකක් හඳුන්වා දීමට TypeSafe AI සමාගම සමත්ව තිබෙනවා..
ChatGPT සහ RLHF තාක්ෂණයන් නිර්මාණය කිරීමට දායක වූ හිටපු OpenAI පර්යේෂකයෙකු වන Diogo Almeida ඇතුළු පිරිසක් විසින් ආරම්භ කළ මෙම ආයතනය, “System One Models” නමින් මෙම නව AI කාණ්ඩය නම් කර තිබෙනවා.. එහි ප්රථම නිකුතුව වන “Jev” (Jev 1.13) මොඩල් එක, මෘදුකාංග පද්ධතිවල ස්වයංක්රීය ක්රියාකාරීත්වය වෙනුවෙන්ම විශේෂයෙන් නිර්මාණය කර ඇති එකක්.
Jev මොඩල් එක සාමාන්ය conversation හෝ සංකීර්ණ code generation නොකරන අතර, එයට ලබාදෙන දත්ත සහ ප්රශ්න පදනම් කරගෙන Choice, Score සහ Noul (සත්යතාව පිළිබඳ සම්භාවිතාව) යන පෙර සැලසුම් කළ Structured/Typed තීරණ පමණක් ලබා දෙනවා.. Schema එකක් මත පමණක් දැඩිව පදනම්ව ක්රියාත්මක වන බැවින්, මෙහිදී Type Errors ඇතිවීම තාක්ෂණිකව කළ නොහැකි වන අතර සාමාන්ය LLM වල දක්නට ලැබෙන Hallucinations ද මෙයින් සම්පූර්ණයෙන්ම තුරන් කර තිබීම විශේෂත්වයක්..
මෙම මොඩල් එකේ වඩාත්ම කැපී පෙනෙන ලක්ෂණය වන්නේ එහි ඇති අතිශය ඉහළ කාර්යක්ෂමතාවය සහ අඩු වියදමයි.. සාමාන්ය Frontier LLM එකකට සාපේක්ෂව 40 ගුණයක සිට 200 ගුණයක් දක්වා අඩු Latency එකකින් (මිලි තත්පර 70-500 අතර කාලයකදී) ක්ෂණික තීරණ ලබාදීමට Jev සමත් වෙනවා..
එමෙන්ම inpur ටෝකන් බිලියනයකට ඩොලර් 42ක් වැනි ඉතා සුළු මුදලක් අය කරමින් Output Tokens සඳහා කිසිදු ගාස්තුවක් අය නොකිරීම මඟින් ස්වයංක්රීය පද්ධති පවත්වාගෙන යාමේ පිරිවැය 40 ගුණයක සිට 400 ගුණයක් දක්වා පහත හෙළීමට මඟ පාදා තිබෙනවා..
Wikiracing, Support ticket routing, LLM responses Guard-railing කිරිම සහ Doom Agent වැනි අධික වේගයක් සහ නිවැරදි තීරණ අවශ්ය ක්ෂේත්ර සඳහා Jev කදිම විසඳුමක්..
සංකීර්ණ කතාබස් සඳහා සුදුසු නොවූවත්, අනාගත මෘදුකාංග ස්වයංක්රීයකරණයේදී ප්රධාන පෙළේ LLM සමඟ මුසුවෙමින් ක්රියාත්මක වන අතිශය විශ්වාසදායක, වේගවත් “Decision Primitive” එකක් ලෙස Jev තාක්ෂණික ලෝකය තුළ නව පෙරළියක් කරනු ඇති බව පෙනී යනවා.
Dinith Maleesha
