Jev frente a los modelos generadores de texto
Jev no genera texto libre. Un video comparativo explica la diferencia entre decisiones paralelas y generación token por token.
Debate sobre la calibración de Jev en predicciones de dados
Un usuario señala que Jev predice un 81% de probabilidad de sacar un 1 con un 77% de confianza, y considera que no está bien calibrado.
Jev predicts that a dice roll has 81% probability of rolling a 1, with 77% confidence. That doesn't seem very calibrated to me.
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Este modelo está diseñado para la toma de decisiones en lugar de la generación de texto, generando probabilidades para cada opción en paralelo en vez de respuestas token a token. El autor comparte un ejemplo simplificado de LLM normales frente a este modelo Jev.
