Jevとテキスト生成モデルの違い
Jevは自由形式のテキストを生成しません。並列的な意思決定とトークン単位の生成の違いを、Diogoが比較動画で説明します。
PlaygroundでTypeSafe AIのJevを実験：HEX/RGBで意味的評価を検証
PlaygroundでJevをテスト：Choiceの候補名をoption_a等に隠し、HEX/RGB値のみを与えて色として意味的に評価するかを確認。候補のHEXかRGBの片方を赤に変えて矛盾させると確率はほぼ0%に。現時点でHEX優先／RGB優先の偏りは見られない。
TypeSafe AIの #Jev を Playground で実験なう✨ Choice の候補名を option_a 等に隠してHEX/RGB だけ与えても、値を色として意味的に評価する様子。 例えば blue 候補の HEX か RGB の片方だけデータで赤に変えて矛盾させるとその候補確率はほぼ0%。 HEX優先／RGB優先の偏りは今のところなさそう🤔
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発表スレッドでは、code + AIのワークフロー評価、発表時の入力価格、無料出力トークンについて説明しています。
Jevモデル：意思決定向け確率生成、LLMより200倍高速・400倍安価
このモデルはテキスト生成ではなく意思決定向けに設計され、トークンごとの応答ではなく各選択肢の確率を並列に出力する。通常のLLMとこのJevモデルの簡易比較例を示している。
