Jev im Vergleich zu textgenerierenden Modellen
Jev erzeugt keinen freien Text. Ein Vergleichsvideo zeigt den Unterschied zwischen paralleler Entscheidungsfindung und tokenweiser Texterzeugung.
Jev scheitert wiederholt am FizzBuzz-Test
Ein Nutzer testete Jev 10.000 Mal mit FizzBuzz und stellte eine Fehlerquote von 77 % fest, fast immer bei derselben Zahl, wobei Jev 56 mit einer Konfidenz von 0,18–0,30 als durch 5 teilbar ansieht.
I ran Jev through FizzBuzz 10,000 times. And it failed 77% of the time, and almost always on the exact same number. For whatever reason, Jev seems to really think that the number 56 is divisible by 5, and it does so with a confidence between 0.18-0.30. I have no idea what it
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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.
