Jev tegenover tekstgenererende modellen
Jev genereert geen vrije tekst. Een video vergelijkt parallel beslissen met token voor token tekstgeneratie.
Het Jev-model uitgelegd: Choice, Score en Noul
Een overzicht van Jev van TypeSafe AI: Choice (een optie selecteren uit een gedefinieerde set), Score (beoordelen op geordende niveaus) en Noul (een ja/nee-stelling evalueren), vergeleken met de typische tokenizer-benadering van een LLM.
Jev by @typesafeai is all around the X, reddit, Linkedin Etc,. It has 3 elements Choice- Select one option from a defined set Score- Rate the state against ordered levels Noul- Evaluate a yes/no statement whereas a typical LLM Tokenizer-> Splits input text into discrete
· 0 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.
