kev-finetune

kev-finetune について

ユーザー自身のワークロードで Kev 意思決定モデル（オープンな Jev スタイルの System One モデル）をファインチューニングし、キャリブレーション済みの確率で提供する。ユーザーへのヒアリングを行い、そのコードベース内の既存の Jev/TypeSafe の質問やラベル付きデータを見つけ、ゲインを測定するのに十分な合成トレーニングデータを生成し、Modal 上でトレーニングとキャリブレーションを行い、公開済みチェックポイントに対してスコアリングし、TypeSafe 互換のエンドポイントをデプロイし、すべてを撤去する。誰かが自分のドメイン（ルーティング、トリアージ、モデレーション、分類、スコアリング）で noul/choice/score の質問への回答を求めたり、自動化しきい値のためのキャリブレーション済み信頼度を求めたり、Jev、TypeSafe、System One、Kev に言及したり、Kev のファインチューニング、評価、デプロイ、クリーンアップを依頼したりする場合に使用。