A burjánzó AI-eszközök sorában a kevéssé ismert TypeSafe cég Jev nevű eszközét szeretnénk ezúttal bemutatni, elsősorban a mainstream modellektől és szolgáltatásaiktól való eltérő működési logikája kapcsán. Az OpenAI, Anthropic és hasonló frontier megoldások közismert módon autoregresszív generátorok elsősorban szabad szöveges kommunikációra kialakítva. Előnyeik kézenfekvőek, de hátrányokkal is rendelkeznek: a generálás technikájából adódóan lassúak, nem determinisztikusak (előre nem meghatározható, milyen jellegű választ kapunk tőlük), ismert módon hajlamosak a hallucinációra, ráadásul elég költségesek is. Ezeket a hátrányokat próbálja meg kiküszöbölni a Jev.
Működésének lényege felhasználói szempontból, hogy nem szekvenciálisan, hanem párhuzamosan, egyszerre állítha elő a kimenetét (ezzel gyorsabb és költséghatékonyabb), illetve nem szabad válaszokat biztosít, hanem előre meghatározott outputot ad egy szöveges bemenetre a következő típusok szerint:
Egy tipikus üzleti felhasználási eset lehet mondjuk contact center esetében egy beérkező ügyfélüzenet kapcsán megállapítani, milyen témában érkezett, mennyire sürgős, spam-e vagy sem. A kimeneti célváltozókat (kérdéseket és lehetséges válaszokat) előzetesen kell meghatároznunk, a modell pedig mindig az adott lehetőségek közül választ valamit, párhuzamosan (egyszerre) bocsátva ki az output értékeit. Lényeges, hogy a fenti három típusból egyenként többet is választhatunk, a kérdések száma nem növeli arányosan a válaszidőt és feldolgozási költségeket. Ár tekintetében egyébként is különösen kedvező a szolgáltatás, a cég saját közlése szerint 0.05 USD alatti összegbe kerül egymillió token feldolgozása, ráadásul kimeneti tokenekért nem is kell fizetni (hiszen nincs szöveges outputgenerálás). Utóbbi sajátosságból adódó további előny, hogy hallucináció sem léphet fel, hiszen előre megadott lehetőségek közül választ, ami persze nem zárja ki a hibás vagy pontatlan válasz lehetőségét, de az ebből adódó problémák jobban észlelhetőek, kezelhetőek.
Hozzáértők a fentiek alapján megállapíthatják, hogy a Jev tulajdonképpen a klasszikus multitarget-típusú gépi tanulási modellek régóta ismert működésének új technológiára átvitt ismert paradigmája, tehát adott esetben hagyományos, saját építésű modellekkel is elvégezhető a munka, ám manapság már nem minden cég rendelkezik kompetenciával ilyenek fejlesztésére, így külső, fizetős szolgáltatásként kényelmesebb, egyszerűbb a TypeSafe termékének igénybevétele.