불확실한 사례만 Opus에 맡긴 Jev, 비용은 4분의 1로
- 서로 다른 사람의 고객 기록을 잘못 합쳤는지 판별하는 작업에 저렴한 결정 모델 Jev를 먼저 사용하고, 판단 점수가 애매한 사례만 Opus에 넘기는 방식을 시험함. 평가는 합성 데이터로 진행
- 쉬운 테스트에서는 전체의 22%만 Opus로 재검토해 정확도 98.8% 를 기록. Opus 단독의 99.0%에 근접하면서, 1,000건당 비용은 3.86달러에서 0.88달러로 줄어듦
- 핵심은 틀릴 가능성이 있는 사례를 골라내는 능력이었음. Jev의 오답은 판단 점수 50% 부근에 몰렸지만, GPT-6 Luna는 틀린 사례에도 높은 확신을 보여 재검토 대상을 선별하기 어려웠음 …
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불확실한 사례만 Opus에 맡긴 Jev, 비용은 4분의 1로 - 서로 다른 사람의 고객 기록을 잘못 합쳤는지 판별하는 작업에 저렴한 결정 모델 Jev를 먼저 사용하고, 판단 점수가
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