Jev tegenover tekstgenererende modellen
Jev genereert geen vrije tekst. Een video vergelijkt parallel beslissen met token voor token tekstgeneratie.
Jev vervangt RAG door een snelle beslissingsboom
Jev identificeert relevante documenten rechtstreeks uit de gebruikersquery, zonder embeddings of vectorzoekopdracht, en levert nauwkeurige context aan het LLM.
JEV just replaced RAG for us! 1. Jev reads the user query and identifies which docs are most relevant. 2. Only that relevant context is served in the LLM query. No embeddings, no vector search! Basically, Jev's quick decision tree replaces the slow, unreliable vector search.
· 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.
