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の信頼度スコアとSystem 1/System 2ハイブリッド意思決定
Jevを高速なSystem 1意思決定に使い、その信頼度スコアを活用して必要時に賢いSystem 2モデルへフォールバックするハイブリッド手法を共有。
I used this hybrid approach in the demo below. The useful part is that Jev gives us its confidence score, which is a good signal to handoff the task to a larger model if needed. You use Jev for quick and fast system 1 decisions and fall back to a more intelligent slower system 2
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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。
