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.
La verdadera fortaleza de Jev: devolver vectores de respuestas en bloque
La publicación señala que Jev no es solo un clasificador, sino que puede devolver vectores de respuestas a la vez, evaluando hasta 255 pares de valores para el mismo evento, reduciendo en gran medida el número de consultas.
הטריק האמיתי: החוזקה האמיתית של Jev היא לא רק שהוא classifier, אלא היכולת שלו להחזיר וקטור תשובות בבת אחת. כלומר - אני יכולה לקחת ערך, ולשאול בבת אחת עבור כל שאר הערכים - מה ההסתברות שמייצגים את אותו האירוע. ואז במכה לקבל תשובה עבור עד 255 זוגות. מקצר את כמות השאילתות בצורה
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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.
