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 reemplaza RAG con un árbol de decisión rápido
Jev identifica documentos relevantes directamente de la consulta del usuario, sin embeddings ni búsqueda vectorial, y proporciona contexto preciso al LLM.
JEV just replaced RAG for us! 1. Jev reads the user query and identifies which docs are most relevant. 2. Only that relevant context is served in the LLM query. No embeddings, no vector search! Basically, Jev's quick decision tree replaces the slow, unreliable vector search.
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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.
