Jev tegenover tekstgenererende modellen
Jev genereert geen vrije tekst. Een video vergelijkt parallel beslissen met token voor token tekstgeneratie.
LLM's vs. Jev: het belangrijkste verschil is dat Jev geen tekst genereert
De post vergelijkt traditionele LLM's met Jev en merkt op dat het belangrijkste verschil niet de snelheid is, maar dat Jev geen tekst token voor token genereert.
LLMs vs. Jev, clearly explained! TL;DR The key difference is not that Jev generates faster. Jev does not generate text at all. A traditional LLM receives context and produces an answer one token at a time. Even when the output is a small JSON object, every token depends on
· 2K 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.
