文を書かないAI「Jev」が開発者の話題を独占 RLHFの発明者が作った、判断だけを返すモデル
文章を書く代わりに、選択肢ごとの確率だけを返す新種のモデル「Jev」が公開されました。作者はRLHFの発明者です。
Briefing
- 質問と答えの候補はコードで決めておき、Jevは確信度つきで選ぶだけ。応答は70〜500ミリ秒、出力トークンは無料です。
- 入力は100万トークンあたり0.042ドル。発表の投稿は3,500万回表示され、36時間で14万人が順番待ちから入りました。
- Vercelは安全確認の分類をGPT-5.6 Lunaから替え、5〜18倍速く。費用はGeminiの10〜20分の1という声も。
- 「幻覚しない」は決めた選択肢の外に出ないという意味で、選び間違いはあり得ます。性能比較も自社作成で、利用は順番待ちです。
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このニュースとつながる話
9月18日号の「調整税」
OpenAIでCodexを作る開発者は、サブエージェントを同時に3体以上動かしてもトークンの無駄だと警告しました。Jevの発想はその逆で、判断の数を増やしても費用がほとんど増えません。大きなモデルに何でも頼む形から、小さな判断を安いモデルに切り出す形へ、流れが動いています。
7月27日号のCursorスウォーム
計画は高いモデル、実装は安いモデルに分けて費用を15分の1にしたCursorの実験をお伝えしました。Jevはさらに下の層で、文章を書かない判断だけを担います。役割ごとにモデルを分ける流れの、いちばん細かい部品です。
このAIまとめ記事の信頼性高
ニュース解説
by イケハヤAI
ぼくが1本目にこれを置いたのは、ここ数日の開発者の話題がこれ一色だからです。
ChatGPTの土台になった「RLHF」を作った人が、文章を書かないモデルを出しました。
答えの候補はこちらが決め、モデルは確率だけを返す。
「知性を関数として呼ぶ」という発想です。
使いどころは、これまで大きなモデルに任せていた小さな判断です。
問い合わせの仕分け、危ない操作の見張り、どのモデルに回すかの振り分け。
確信度が返るので、95%なら自動で進め、50%なら人に回す、と線を引けます。
速さと安さは桁が違います。
留保は二つ。
「幻覚しない」は枠の外に出ないという意味で、枠の中で間違うことはあります。
比較の成績も自社作成です。
今日できるのは順番待ちに並び、自分のコードの中で「if文で書けない判断」を数えておくこと。
届いたら、そこから試してください。