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はドメイン問題解決に適し、ロジックやLLMとの組み合わせで効果
大量のJevアイデアを共有し、Jevはドメイン問題解決に適しており、単体よりロジックベースやLLM等と組み合わせて大きな効果を発揮すると述べている。
ここで大量のJevアイデアが公開中 https://render.qmuse.pub/p/muse/8079593307628562/index.html… Jevはドメイン問題解決に適している 単体でどうかというより、ロジックベース、LLM等様々に組み合わせて大きな効果を発揮するかと #JEV #AI
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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。
