Jev rispetto ai modelli che generano testo
Jev non genera testo libero. Un video affiancato confronta decisioni parallele e generazione token per token.
Jev fallisce ripetutamente il test FizzBuzz
Un utente ha testato Jev con FizzBuzz 10.000 volte, riscontrando un tasso di fallimento del 77%, quasi sempre sullo stesso numero, con Jev che considera 56 divisibile per 5 con una confidenza di 0,18-0,30.
I ran Jev through FizzBuzz 10,000 times. And it failed 77% of the time, and almost always on the exact same number. For whatever reason, Jev seems to really think that the number 56 is divisible by 5, and it does so with a confidence between 0.18-0.30. I have no idea what it
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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.
