Jev rispetto ai modelli che generano testo
Jev non genera testo libero. Un video affiancato confronta decisioni parallele e generazione token per token.
Il CEO di TypeSafe AI parla della progettazione dei task di Jev
Diogo Almeida afferma che in Jev il task per ogni domanda è definito in un paragrafo, sottolineando che fare il task giusto conta più dei dati.
Diogo Almeida, CEO of TypeSafe AI: "doing the right task matters way more than data" he co-wrote GPT-4 and ChatGPT before building Jev, so this comes from someone who trained the models you use every day in Jev the task is one paragraph of text per question, and the wording
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Il thread di lancio spiega le valutazioni dei workflow code + AI, il prezzo di input annunciato e i token di output gratuiti.
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.
