Jev’in geliştiricisi, yapılandırılmış karar modelleri için 870 milyon dolar topladı
Jev’in geliştiricisi TypeSafe, modelin kullanıma açılmasının üzerinden bir ay geçmeden 7,5 milyar dolar değerlemeyle 870 milyon dolar yatırım aldı. Jev, uygulamalara doğal dilde metin yerine puanlar, seçenekler ve yanıta duyulan güveni gösteren değerler sunuyor. Şirket yeni kaynakla System One model serisini genişletmeyi ve işletmelere yönelik özellikler geliştirmeyi planlıyor; odağında yazılımın doğrudan işleyebileceği kararlar üreten sistemler bulunuyor.
Yapay Zekâ··Sabah
Jev’in açılmasını yeni yatırım izledi
Jev yapay zekâ modelinin geliştiricisi TypeSafe, 7,5 milyar dolar değerlemeyle 870 milyon dolar yatırım aldı. Andreessen Horowitz’in öncülük ettiği tura Sequoia Capital ve DCVC de katıldı. Yatırım, Jev’in kullanıma açılmasının üzerinden bir ay geçmeden geldi.[1], [2]
TypeSafe, yeni kaynakla System One adlı model serisini genişletmeyi ve büyük kuruluşlar için özellikler geliştirmeyi planlıyor. İşletmelere yönelik bu özelliklerin ayrıntıları açıklanmadı. Şirketin duyurduğu hedef, model ailesini büyütmek ve kuruluşların bu modelleri kullanmasını kolaylaştırmak.[1]
Uygulamalar seçenek ve puan alıyor
Jev, uygulamaya doğrudan yapılandırılmış yanıt veriyor. Bir soruyu evet veya hayırla karşılamak, sunulan listeden seçenek belirlemek ve anlamını geliştiricinin tanımladığı bir puan üretmek, karşılayabildiği istekler arasında. Yazılım böylece metni yorumlamak yerine belirlenmiş bir yanıt biçimi alıyor.[1]
Geliştirici, örneğin bir siber güvenlik uyarısının ciddiyetini veya destek talebinin aciliyetini puanlatabiliyor. Dil modellerini kullanan pek çok uygulama, doğal dildeki yanıtı önce standart bir biçime dönüştürüyor. Jev’in arayüzü, doğrudan işlenebilecek çıktılar sunarak bu aşamaya yöneliyor.[1]
Model kararlarına güven değerleri eşlik ediyor
Model, seçenek belirlediğinde veya puan ürettiğinde yanıtına duyduğu güveni gösteren bir sayı da döndürüyor. Uygulama, sonucu nasıl işleyeceğine karar verirken bu değerden yararlanabiliyor. Güven değeri, seçenekler ve puanlarla birlikte modelin sunduğu arayüzün bir parçası.[1]
TypeSafe, eğitim yöntemini kalibre edilmiş kararlar için pekiştirmeli öğrenme olarak adlandırıyor. Geri bildirimle öğrenmeye dayanan bu yaklaşım, modelin verdiği yanıtlara uyarlanıyor. Şirket ayrıca yeni bir model mimarisi geliştirdi. Eğitim yöntemi, başka bir programın kullanabileceği kararları merkeze alan arayüzle birlikte uygulanıyor.[1]
