Jev im Vergleich zu textgenerierenden Modellen
Jev erzeugt keinen freien Text. Ein Vergleichsvideo zeigt den Unterschied zwischen paralleler Entscheidungsfindung und tokenweiser Texterzeugung.
JEV liefert nicht nur Kandidatenwahrscheinlichkeiten, sondern auch einen Konfidenzwert
Der Autor bemerkte, dass JEV nicht nur Wahrscheinlichkeiten für Kandidatenauswahlen, sondern auch einen Konfidenzwert für seine Vorhersage zurückgibt, und fragte sich, ob TypeSafe AI Bayes'sche Netze wieder eingeführt hat, um Unsicherheit zu lernen – laut ihrer Dokumentation ist dem nicht so.
I was super intrigued when I noticed that JEV returns not just probs for candidate choices, but also a CONFIDENCE SCORE of it's prediction... I was wondering if TypeSafe AI brought back Bayesian Networks or something to learn uncertainty. Turns out - NO. Acc to their docs,
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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.
