Jev im Vergleich zu textgenerierenden Modellen
Jev erzeugt keinen freien Text. Ein Vergleichsvideo zeigt den Unterschied zwischen paralleler Entscheidungsfindung und tokenweiser Texterzeugung.
Jev-Stil-Entscheidungsmodell: JSON Schema statt Fragenliste
Das Modell nimmt ein JSON Schema statt einer Fragenliste, bewertet alle unabhängigen Felder in einem Durchgang, abhängige Felder warten, und die Generierung ist pro Feld optional, sodass standardmäßig kein Token erzeugt wird.
Here me out a Jev-style decision model that takes a JSON Schema instead of a list of questions one pass scores every independent field. dependent fields wait their turn. generation is a per-field opt-in, so the default never generates a token. You get back guaranteed
· 0 likesOpen on X
More like this
Preise, Evaluationen und der Name Jev
Der Launch Thread erklärt Code plus AI Workflow Evaluationen, den angekündigten Eingabepreis und kostenlose Ausgabetokens.
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.
