Jev 1.14: ищем объекты, проверяем документы и находим кошку среди 96 фотографий
В предыдущей статье я проверял Jev на текстовых задачах: классификации, уверенности ответов, длинном контексте и грязном входе. 14 октября TypeSafe анонсировала Jev 1.14 и открыла экспериментальные возможности : изображения, новый тип вопроса box и расширенный контекст. Захотелось посмотреть, что с их помощью можно сделать на практике и где возникают ошибки. За быструю серию экспериментов удалось проверить поиск объектов по описанию, классификацию пород кошек и собак, вопросы по картинке, поиск банковских реквизитов на документах и запросы с десятками фотографий. Все вычисления вместе обошлись примерно в $2.6 . Самый показательный результат получился в задаче «найти кошку среди собак». При 32 и 96 фотографиях модель ни разу не выбрала правильную фотографию из середины массива. После изменения структуры запроса — те же картинки, тот же порядок — ответила правильно во всех проверенных случаях. Ниже расскажу, что именно изменилось и почему первый результат легко было неправильно истолковать.
https://habr.com/ru/articles/1094772/
#computer_vision #классификатор_текстов #классификация_изображений #llm #zeroshot #тестирование_моделей #jev #system_one