Jev와 텍스트 생성 모델의 차이
Jev는 자유 형식 텍스트를 생성하지 않습니다. Diogo는 병렬 의사결정과 토큰 단위 텍스트 생성의 차이를 비교 영상으로 설명합니다.
jev는 글을 쓰지 않고 허용한 답변에서만 고릅니다
큰 질문 하나는 62.6% 정확도, 다섯 개의 작은 질문으로 나누면 95.0%. 같은 모델이며, Jev는 텍스트를 생성하지 않고 허용된 답안 중 선택합니다. 세분화하면 Haiku 4.5보다 우수.
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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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.
