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 es adecuado para comportamiento de CPU que a veces falla como un humano
El autor sostiene que Jev encaja para simular comportamiento de CPU que a veces falla como un humano, ya que los LLM son lentos y los programas o RL siempre toman la solución óptima.
思ったけどJevってこういうのを開発中に人間っぽくたまにミスるCPU動作に向いてるよな🤔 LLMだと遅いし、プログラム(オートマトン)や強化学習だと最適解で動いてしまう
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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.
