Jev im Vergleich zu textgenerierenden Modellen
Jev erzeugt keinen freien Text. Ein Vergleichsvideo zeigt den Unterschied zwischen paralleler Entscheidungsfindung und tokenweiser Texterzeugung.
Jev-Modell: Vom Vorhersagen des nächsten Tokens zur Antwortvorhersage
Das Jev-Modell sagt Antworten direkt voraus statt das nächste Token und unterstützt nur drei Fragetypen: Ja/Nein, eine von bis zu 255 auswählen und eine benutzerdefinierte Skala mit 2 bis 10 Stufen.
okay, wtf is jev? in first principles, - normal LLMs predict the next token - jev predicts the answer three question types only. - yes/no - pick one of up to 255 - a scale you define, 2 to 10 levels follow for more #jev #typesafe
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Jev-Modell: Wahrscheinlichkeitsgenerierung für Entscheidungen, 200× schneller und 400× günstiger als LLMs
Dieses Modell ist für Entscheidungsfindung statt Textgenerierung konzipiert und gibt Wahrscheinlichkeiten für jede Option parallel aus, anstatt Antworten Token für Token zu liefern. Der Autor zeigt ein vereinfachtes Beispiel für normale LLMs im Vergleich zu diesem Jev-Modell.
