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.
Idea: compilar una tarea Jev en un PAW
Tom Bielecki pregunta si se podría "compilar" una tarea Jev en un PAW y sugiere que podría valer la pena considerarlo desde el punto de vista del marketing.
Have you considered taking a Jev task and "compiling" it into a PAW, kind of like below? I know you essentially have that already but perhaps from a marketing angle
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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.
