Jev, büyük dil modellerinin yeni bir öncüsü olarak dikkat çekiyor. İşte Jev’in 25 satırda Python ile nasıl kullanılacağı.
Son günlerde Jev, yapay zeka ve büyük dil modelleri hakkında sıkça konuşuluyor. Twitter’da herkes Jev’den bahsediyor ve bu modelin yeni bir dönüm noktası olduğunu savunuyor. Ancak, biz bu görüşe katılmıyoruz. İşte Jev’in sadece 25 satırda Python ile nasıl kullanılabileceğine dair bir örnek.
Jev’in Python ile Kullanımı
Öncelikle, Jev modelini yüklemek için gerekli kütüphaneleri belirtmek gerekiyor. Python 3.12 veya üstü sürüm gerektiren bu model, ‘huggingface-hub’, ‘llama-cpp-python’ ve ‘numpy’ gibi bağımlılıkları içeriyor.
Modelin yüklenmesi için şu kodu kullanabilirsiniz:
import numpy
from llama_cpp import Llama
model = Llama.from_pretrained(
repo_id="Qwen/Qwen3-0.6B-GGUF",
filename="Qwen3-0.6B-Q8_0.gguf",
n_ctx=512,
logits_all=True,
verbose=False,
)Sonrasında, e-posta içeriğini ve seçenekleri tanımlamak gerekiyor. Örnek bir e-posta ve ona karşılık gelen seçenekler şöyle olabilir:
labels = ["A", "B", "C"]
choices = ["Legitimate", "Spam", "Phishing"]
email = "Payroll asks for your password on a non-company sign-in page."
options = "\n".join(
f"{label}. {choice}" for label, choice in zip(labels, choices, strict=True)
)Ardından, modelin değerlendirilmesi için gerekli olan prompt (istek) oluşturuluyor. Bu aşamada model, verilen promptu değerlendirerek sonuçları döndürüyor.
Jev’in Özellikleri
Jev, kullanıcıdan aldığı bir isteği değerlendirip olasılıkları çıkartan bir modeldir. Hızlı çalışması ve verilerinizi başka bir yere göndermemesi gibi özellikleri ile dikkat çekiyor. Ayrıca, bu modelin kullanımı sırasında herhangi bir API çağrısı yapılmıyor ve sentetik veri oluşturulmasına ihtiyaç duyulmuyor.
Jev’in bazı temel özellikleri şunlardır:
- Hızlı ve yerel çalışır.
- Verilerinizi başka bir yere göndermeden çalışır.
- Olasılıkları sınıflandırarak kullanıcıya sunar.
Sonuç olarak, Jev, yapay zeka alanında dikkat çeken bir model olarak öne çıkıyor. Ancak, bu yazının bir parodi blog yazısı olduğunu unutmayın. Daha kapsamlı ve açık uygulamalar için OpenJev, openjev-sglang ve OpenJev on DiffusionGemma gibi kaynaklara göz atabilirsiniz.
Kaynak: Hacker News (trend)
