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。
Jevは書かない。許可した回答から選ぶだけ
1つの大きな質問では62.6%、5つの小さな質問に分割すると95.0%の精度。Jevはテキストを生成せず、指定された回答を選ぶだけ。分割質問でHaiku 4.5を上回る。
ONE BIG QUESTION: 62.6% ACCURATE. FIVE SMALL ONES: 95.0%. SAME MODEL. the whole lesson of this article is in that jump. jev doesn't write. it only picks from answers you allow. ask it one vague question per email and it guesses. split it into 5 small ones and it beats haiku 4.5
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価格、評価、そしてJevという名前の由来
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。
