Les limites de Jev comptent même lorsque la réponse est parfaitement typée. Les notes officielles de Jev 1.13 signalent des faiblesses en précision numérique, comparaison de dates, raisonnement indirect et entrées hostiles. Ces observations concernent cette version, pas nécessairement tous les futurs modèles.
Que garantit le typage ?
Une réponse structurée est plus simple à traiter, mais le choix peut être faux. Si les seules options sont facturation et commercial, une panne technique n’a pas de bonne destination. Définissez une alternative adaptée et vérifiez entrées, sorties et autorisations indépendamment du modèle.
Jev peut-il rédiger ou lire des images ?
Jev n’est pas un générateur de texte. Pour des explications, e-mails ou résumés, utilisez un modèle génératif. Le modèle actuel accepte du texte sous forme de chaîne, d’objet ou de tableau de valeurs textuelles. Images, audio, vidéo et données binaires nécessitent un prétraitement dont les erreurs peuvent affecter la décision.
Peut-il compter, calculer ou comparer des dates ?
La documentation déconseille de confier à Jev le comptage exact, l’arithmétique et l’ordre des dates. Comparez les dates de facture dans du code de parsing et de calcul. Le modèle peut aider à choisir un candidat ambigu ou signaler une incertitude ; le code doit valider le résultat final.
Pourquoi davantage de contexte peut nuire ?
Un state sans rapport peut distraire le modèle même dans la fenêtre autorisée. Récupérez seulement les passages utiles et supprimez les doublons. Les budgets de 64k au total et de 32k pour state plus la plus longue question sont des limites de taille, pas des garanties de précision uniforme.
Et les injections de prompt ?
Un texte hostile peut orienter le jugement. Traitez state comme des données non fiables, formulez précisément les conditions et testez les instructions injectées. Évitez les contradictions entre instructions et criteria. Une question de sécurité est un contrôle parmi d’autres, pas une protection absolue.
Confidence signifie-t-il exactitude ?
Non. Pour Choice, confidence dépend de la concentration des probabilités et du nombre d’options. Ce n’est pas la probabilité de l’option retenue. Score a sa propre sémantique et Noul renvoie une probabilité de oui. Calibrez les règles de révision avec vos données étiquetées, sans réutiliser aveuglément le même seuil.
La qualité est-elle identique dans six langues ?
Les six langues du site ne constituent pas un benchmark. Selon TypeSafe, l’anglais est la langue principale d’entraînement et fonctionne actuellement le mieux. Testez vos textes réels, le mélange de langues, les négations, l’argot et le vocabulaire métier. Nous n’avons pas publié de comparaison multilingue mesurée.
Que tester avant utilisation ?
Préparez un petit jeu étiqueté avec des cas habituels, ambigus, hostiles et hors périmètre. Conservez version, questions, étiquettes attendues et erreurs. Définissez la validation humaine, les délais et le repli en cas d’indisponibilité. Recommencez après une modification du modèle ou des critères.
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