Jev tegenover tekstgenererende modellen
Jev genereert geen vrije tekst. Een video vergelijkt parallel beslissen met token voor token tekstgeneratie.
Waarom Jev sneller is dan een LLM: analyse van de inferentietechniek
Het bericht stelt dat het snelheidsvoordeel van Jev komt door de inferentietechniek, niet door modeltraining, en dat een inferentie-engine kan worden aangepast om elke open-weight LLM een performante Jev-achtige API te geven.
How is Jev so much faster than an LLM? It's not about how the model is trained - it's the inference technique. In fact, you can modify an inference engine to provide a performant Jev-like API with any open-weight LLM. Say you are trying to ask N multiple choice questions in
· 564 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.
