説明
SelfJevは、コンテキストを構造化された意思決定に変換するために設計された自己ホスト型の意思決定モデルです。これは、入力を一度読み取り、複数の回答を提供する4Bモデルで動作し、迅速な意思決定を必要とするアプリケーションに対して効率的です。このモデルはテキストと画像の入力をサポートし、ユーザーが写真について質問し、確率を伴う構造化された回答を受け取ることを可能にします。
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SelfJevの主な特徴の一つは、ユーザーが制御するインフラストラクチャ上で実行できる能力であり、これによりデータプライバシーとセキュリティが確保されます。これにより、外部モデルAPIに依存せずに機密データを処理するのに適しています。このモデルは、はい/いいえ、1つを選択、結果を評価、または該当するすべてを選択するなど、さまざまなタイプの質問に対応できるように設計されており、さまざまなアプリケーションに対して汎用性があります。
SelfJevはまた、ユーザーが特定のニーズにモデルを適応させるためのファインチューニング機能を提供します。これには、馴染みのある画像の種類でモデルをトレーニングし、独自の語彙やエッジケースに適応させることが含まれます。このモデルは、デフォルトで32,768トークンの大きなコンテキストウィンドウをサポートし、必要に応じてより大きなウィンドウに設定できます。
このプラットフォームは、既存のアプリケーションへの簡単なデプロイと統合のための軽量なPython SDKを提供します。DockerおよびAWSデプロイをサポートし、RunpodおよびGoogle Cloudのためのガイドも利用可能です。SelfJevのアーキテクチャは、テキストと画像の入力を効率的に処理するための共有接頭辞決定木に基づいています。
全体として、SelfJevは、データとインフラストラクチャに対する制御を維持しながら、AI駆動の意思決定プロセスを実装しようとする組織にとって強力なツールです。
- カテゴリー機械学習とデータサイエンス
- 料金モデルオープンソース
- デプロイセルフホスト
- プラットフォームLinux
SelfJevの主要機能
自己ホスト型の意思決定モデル
テキストと画像の入力をサポート
確率を伴う型付きの回答
ユーザーが制御するインフラストラクチャ上で実行
ファインチューニング機能
大きな設定可能なコンテキストウィンドウ
軽量なPython SDK
共有接頭辞決定木アーキテクチャ
SelfJevの使い方は?
設定: 必要な仕様でサーバーをセットアップします
デプロイ: SelfJevモデルとSDKをインストールします
統合: アプリケーションをSelfJev APIに接続します
使用: テキストまたは画像の入力を送信し、構造化された意思決定を受け取ります
SelfJevの使用例
- カスタマーサポート
- ポリシー適用
- 画像分析
- データプライバシー
- カスタムワークフロー






