Jev kontra modele generujące tekst
Jev nie generuje swobodnego tekstu. Film porównuje równoległe decyzje z generowaniem tekstu token po tokenie.
Jev umożliwia klasyfikację bez nowych zbiorów danych
Post zauważa, że tradycyjna klasyfikacja wymaga tworzenia i trenowania nowego zbioru danych dla każdego stałego zestawu klas, podczas gdy Jev omija ten proces, obsługując nowe zestawy klas bez tworzenia zbioru danych i ponownego trenowania.
This creativity and flexibility are what we need. Many think they can do normal classification but that requires creating a new dataset for every fixed set of classes. Jev bypass that process. We don’t have to create a dataset and train whenever we create a new set of classes
· 1 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.
