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 score Jev de diffs identiques varie selon l'ordre et les étiquettes
Un utilisateur a soumis à Jev deux diffs identiques étiquetés A et B en demandant lequel est meilleur, constatant que l'ordre et les étiquettes influencent le score, A autour de 0,95 et des résultats qui changent en inversant l'ordre.
(2/5) hit some wild results. argument order and labels both move the score i gave jev 2 identical diffs (labelled A and B) and asked which is better. the results were shocking: fork A at 0.95 (five runs: 0.95, 0.96, 0.95, 0.96, 0.96) put B first with the same names and A is
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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.
