Jev tegenover tekstgenererende modellen
Jev genereert geen vrije tekst. Een video vergelijkt parallel beslissen met token voor token tekstgeneratie.
Jev maakt classificatie mogelijk zonder nieuwe datasets
De post stelt dat traditionele classificatie voor elke vaste klassenreeks een nieuwe dataset en training vereist, terwijl Jev dit proces omzeilt en nieuwe klassenreeksen ondersteunt zonder datasetcreatie of hertraining.
This creativity and flexibility are what we need. Many think they can do normal classification but that requires creating a new dataset for every fixed set of classes. Jev bypass that process. We don’t have to create a dataset and train whenever we create a new set of classes
· 1 likesOpen on X
More like this
Prijs, evaluaties en de naam Jev
De launchthread legt code plus AI workflow evaluaties uit, de aangekondigde invoerprijs en gratis outputtokens.
Jev-model: waarschijnlijkheidsgeneratie voor besluitvorming, 200× sneller en 400× goedkoper dan LLM's
Dit model is gemaakt voor besluitvorming in plaats van tekstgeneratie en genereert waarschijnlijkheden voor elke optie parallel in plaats van token voor token antwoorden. De auteur deelt een vereenvoudigd voorbeeld van normale LLM's versus dit Jev-model.
