Jev مقارنة بنماذج توليد النصوص
لا يولد Jev نصا حرا. يوضح فيديو مقارنة الفرق بين اتخاذ القرار بالتوازي وتوليد النص رمزا بعد رمز.
شرح مرئي لكيفية عمل Jev استنادًا إلى نموذج Qwen2.5-RLCD
أنشأ Niels Rogge شرحًا مرئيًا لكيفية عمل Jev باستخدام Claude، استنادًا إلى نموذج Qwen2.5-RLCD الذي نشره Harsh Agundal على Hugging Face، حيث يتم استبدال التوليد التلقائي الانحداري لنماذج اللغة الكبيرة بمفكك ترميز Transformer واحد.
For anyone curious how Jev works, I made a visual explanation using @claudeai :) This is based on the Qwen2.5-RLCD model which @harshagundal released on @huggingface The idea is to replace autoregressive LLM generation by a single Transformer decoder (of a pre-trained LLM),
· 3.8 ألف likesOpen on X
More like this
التسعير والتقييمات وأصل اسم Jev
يشرح خيط الإطلاق تقييمات سير عمل code + AI وسعر الإدخال المعلن والتوكنات الناتجة المجانية.
نموذج Jev: توليد الاحتمالات لاتخاذ القرار، أسرع 200 مرة وأرخص 400 مرة من نماذج اللغة الكبيرة
صُمم هذا النموذج لاتخاذ القرار بدلاً من توليد النص، حيث يُخرج احتمالات لكل خيار على التوازي بدلاً من استجابة رمزاً برمز. يشارك المؤلف مثالاً مبسطاً يقارن بين نماذج اللغة العادية ونموذج Jev هذا.
