Jev와 텍스트 생성 모델의 차이
Jev는 자유 형식 텍스트를 생성하지 않습니다. Diogo는 병렬 의사결정과 토큰 단위 텍스트 생성의 차이를 비교 영상으로 설명합니다.
사용자가 Jev의 선택 로직을 테스트
사용자가 Jev에게 '바나나'를 위해 사과나 오렌지를 고르라고 하자 사과를 선택했고, 각 옵션을 확인하라고 하자 둘 다 아니라고 답해 질문 자체가 문제였음을 깨달았다.
asked jev to pick apple or orange for 'banana'. apple. asked it to check each option instead. neither. my multiple-choice question was the problem.
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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.
