Jev kontra modele generujące tekst
Jev nie generuje swobodnego tekstu. Film porównuje równoległe decyzje z generowaniem tekstu token po tokenie.
CLM-8B vs Jev: 9-krotne przyspieszenie decyzji System One
Przedstawia przewagę opóźnień CLM-8B nad Jev: rozdzielone enkodery stanu/akcji i przyjazny dla pamięci podręcznej projekt otwartych wag zapewniają nawet 9-krotne przyspieszenie, z możliwością dostrajania, ale z luką zero-shot.
#SystemOneDecisions just got a speed revolution: CLM-8B's contrastive architecture cuts latency by up to 9x vs Jev. The secret? Disaggregated state/action encoders + cache-friendly #OpenWeights design. Fine-tuneable, fast, but watch the zero-shot gap https://banandre.com/blog/clm-vs-jev-open-weights-system-one-model…
· 0 likesOpen on X
More like this
Cennik, ewaluacje i nazwa Jev
Wątek premierowy wyjaśnia ewaluacje przepływów code + AI, ogłoszoną cenę wejścia i darmowe tokeny wyjściowe.
Model Jev: generowanie prawdopodobieństw do podejmowania decyzji, 200× szybszy i 400× tańszy niż LLM
Model ten jest stworzony do podejmowania decyzji, a nie generowania tekstu; generuje prawdopodobieństwa dla każdej opcji równolegle zamiast odpowiedzi token po tokenie. Autor dzieli się uproszczonym przykładem porównania zwykłych LLM z tym modelem Jev.
