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がFizzBuzzテストで繰り返し失敗
ユーザーがJevをFizzBuzzで10,000回テストし、77%の失敗率を確認。ほぼ常に同じ数字で失敗し、Jevは56を5で割り切れると0.18〜0.30の信頼度で判断した。
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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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。
