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.
Principal diferencia entre LLM y Jev
El video explica que un LLM típico genera texto o JSON token por token, cada token depende del anterior, lo que requiere múltiples etapas secuenciales, mientras que Jev funciona de manera diferente.
The video is about the main difference between LLMs and Jev. Summary of this tweet from our friend: - A typical LLM generates text or JSON token by token. - Each token depends on the previous one; therefore, the model has to go through multiple sequential stages to produce a
· 91 likesOpen on X
More like this
Precios, evaluaciones y el nombre Jev
El hilo de lanzamiento explica evaluaciones de flujos code + AI, el precio de entrada anunciado y los tokens de salida gratuitos.
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.
