Jev kontra modele generujące tekst
Jev nie generuje swobodnego tekstu. Film porównuje równoległe decyzje z generowaniem tekstu token po tokenie.
Modele decyzyjne Jev mierzą się z wyzwaniem odcięcia danych treningowych
Post zauważa, że modele decyzyjne takie jak Jev muszą rozwiązać problem odcięcia danych treningowych, w przeciwnym razie decyzje opierają się na informacjach starszych niż sześć miesięcy, co ma ogromne znaczenie w marketingu, inwestycjach i innych obszarach wymagających danych w czasie rzeczywistym.
Decision models like Jev have a real challenge to solve with training data cutoff. Otherwise the decisions rely on >6 month old information. This is a big deal for places where decisions need realtime data (marketing, investing, etc). For example, Jev estimates odds Navier
· 6 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.
