Jev와 텍스트 생성 모델의 차이
Jev는 자유 형식 텍스트를 생성하지 않습니다. Diogo는 병렬 의사결정과 토큰 단위 텍스트 생성의 차이를 비교 영상으로 설명합니다.
Jev 과열: 확률 계산 비공개, 직접 준비해야 진가 발휘
Jev의 과열이 심한 가운데, 사용자는 질문·기준·채택 확률 임계값을 설정하지만 Jev 내부는 확률 산출 근거를 비공개. 직접 준비해야 진가를 발휘한다고 지적.
Jevの過熱ぶりが激しいが、、、 利用者側：質問文/criteria/採用確率閾値を設定 Jev内部：何を根拠に確率を算出したか非公開 これは意識すべきかと 自前で仕込むことで真価を発揮するかと
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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.
