概要
非生成型AIモデル「Jev」とBERTやLLMの違いについて、アーキテクチャ、NLIによるゼロショット分類、RLCDを用いた学習手法などの観点から技術的に比較・解説した記事。
詳細内容
話題の非生成型AI「Jev」について、既存のBERTやLLMによる分類手法との違いを技術的に深掘りしています。主な論点として、BERTでも[CLS]トークンを用いた固定ラベル分類や、自然言語推論（NLI）を用いたゼロショット分類が可能であることを指摘した上で、Jevの独自性を「RLCD（Reinforcement Learning for Calibrated Decisions）」による確率の較正（Calibration）や、自然言語で基準を与えつつ複数の判断を並列・高速に実行できるAPI設計に見出しています。また、自己回帰型LLMとの比較においては、生成（decode）プロセスの有無が速度差の要因であることを解説しつつ、公平な比較のための条件整理の重要性を説いています。結論として、固定ラベルで学習データが豊富な場合はBERT、自然言語による柔軟な基準と確度が必要な振り分け処理などにはJevといった使い分けの指針を提示しています。