Jev im Vergleich zu textgenerierenden Modellen
Jev erzeugt keinen freien Text. Ein Vergleichsvideo zeigt den Unterschied zwischen paralleler Entscheidungsfindung und tokenweiser Texterzeugung.
TypeSafe-AI-CEO über Jev-Aufgabendesign
Diogo Almeida sagt, dass in Jev die Aufgabe pro Frage in einem Absatz definiert ist, wobei die richtige Aufgabe wichtiger ist als Daten.
Diogo Almeida, CEO of TypeSafe AI: "doing the right task matters way more than data" he co-wrote GPT-4 and ChatGPT before building Jev, so this comes from someone who trained the models you use every day in Jev the task is one paragraph of text per question, and the wording
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Preise, Evaluationen und der Name Jev
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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.
