Jev kontra modele generujące tekst
Jev nie generuje swobodnego tekstu. Film porównuje równoległe decyzje z generowaniem tekstu token po tokenie.
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.
200× faster and 400× cheaper than llms this model is made for “decision-making” instead of text generation, so it generates probabilities for each option in parallel instead of giving you a response token by token here is a simplified example of normal llms vs this jev thing at
· 5,7 tys. 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 osiąga 42 dolary za miliard tokenów dzięki obliczeniom równoległym
Post twierdzi, że Jev wykorzystuje równoległe obliczenia nieoparte na transformerze w cenie 42 dolarów za miliard tokenów, omawia potencjalny wpływ na ChatGPT i Anthropic oraz sugeruje przejście do LLM jako interfejsu z backendem harness.
