Jev face aux modèles générateurs de texte
Jev ne génère pas de texte libre. Une vidéo côte à côte compare la décision parallèle avec la génération token par token.
Le modèle Jev atteint 42 dollars par milliard de tokens grâce au calcul parallèle
La publication affirme que Jev utilise un calcul parallèle non-transformer à 42 dollars par milliard de tokens, évoque l'impact potentiel sur ChatGPT et Anthropic, et suggère une évolution vers des LLM comme interface avec un backend de harness.
ท่าทางจะเจ๊งกันยกแผงละ chatGPT กับ Anthropic เจอพี่ Jev เข้าไป โดยมันทำการคำนวณแบบ Parallel ไดเราคาถูกมาก $42 ต่อ billion token แบบไม่ใช้วิธี transformer คนทำ chatGPT ที่แยกตัวออกมาซุ่มทำ AI ตัวใหม่ น่าจะกลายเป็น Harness หลังบ้านเอา LLM มาต่ออีกทีแล้วให้ LLM เป็นเพียง interface
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Modèle Jev : génération de probabilités pour la décision, 200× plus rapide et 400× moins cher que les LLM
Ce modèle est conçu pour la prise de décision plutôt que la génération de texte, produisant des probabilités pour chaque option en parallèle au lieu de réponses token par token. L'auteur présente un exemple simplifié comparant les LLM classiques à ce modèle Jev.
