Jev rispetto ai modelli che generano testo
Jev non genera testo libero. Un video affiancato confronta decisioni parallele e generazione token per token.
Discussione sulla calibrazione di Jev nelle previsioni dei dadi
Un utente osserva che Jev prevede una probabilità dell'81% di ottenere 1 con una confidenza del 77%, ritenendola poco calibrata.
Jev predicts that a dice roll has 81% probability of rolling a 1, with 77% confidence. That doesn't seem very calibrated to me.
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Modello Jev: generazione di probabilità per le decisioni, 200× più veloce e 400× più economico degli LLM
Questo modello è progettato per il processo decisionale anziché la generazione di testo, generando probabilità per ogni opzione in parallelo invece di risposte token per token. L'autore condivide un esempio semplificato di confronto tra LLM normali e questo modello Jev.
