Jev와 텍스트 생성 모델의 차이
Jev는 자유 형식 텍스트를 생성하지 않습니다. Diogo는 병렬 의사결정과 토큰 단위 텍스트 생성의 차이를 비교 영상으로 설명합니다.
JEV 분류 모델이 이메일을 라우팅하는 방법
JEV는 답변을 작성하지 않고 부서 점수(예: 청구 90%, 지원 10%)를 할당하여 스마트 라우팅을 수행하는 분류 모델입니다.
0k hear me out: JEV is a classification model, right? Say you get an email that says: “We were charged double.” JEV decides which department this should go ?? Billing or Technical Support. It doesn’t write a reply. Instead, it gives you scores. Like: Billing 90%, Support 10%
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가격, 평가, 그리고 Jev 이름의 유래
출시 스레드는 code + AI 워크플로 평가, 출시 당시 입력 가격, 무료 출력 토큰을 설명합니다.
Jev 모델: 의사결정용 확률 생성, LLM보다 200배 빠르고 400배 저렴
이 모델은 텍스트 생성이 아닌 의사결정을 위해 설계되어, 토큰 단위 응답 대신 각 선택지의 확률을 병렬로 출력한다. 일반 LLM과 이 Jev 모델의 간단한 비교 예시를 제시한다.
