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.
Usuario prueba Jev: clasificación masiva por reglas y puntuación
Un usuario comparte su primera impresión de Jev: no solo da un veredicto en blanco y negro, sino un número de cuán oscuro es, y menciona mejoras de eficiencia en clasificación y etiquetado masivo por reglas, con planes de explorar más usos.
巷で話題のJevといふものをさわりはじめる。 なるほど、白黒はっきりつけてくれるというより、どれだけ黒いかを数字で教えてくれるAIなんだな。 何かをルールに添って大量に仕訳したりタグつけするのは捗るとかなんとか。もう少し触って色々活用出来そうなところ考えてみよう。
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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.
