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.
Jev falla repetidamente en la prueba FizzBuzz
Un usuario probó Jev con FizzBuzz 10,000 veces y encontró una tasa de fallo del 77%, casi siempre en el mismo número, con Jev tratando 56 como divisible por 5 con una confianza de 0.18-0.30.
I ran Jev through FizzBuzz 10,000 times. And it failed 77% of the time, and almost always on the exact same number. For whatever reason, Jev seems to really think that the number 56 is divisible by 5, and it does so with a confidence between 0.18-0.30. I have no idea what it
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Modelo Jev: generación de probabilidades para decisiones, 200× más rápido y 400× más barato que los LLM
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.
