Jev kontra modele generujące tekst
Jev nie generuje swobodnego tekstu. Film porównuje równoległe decyzje z generowaniem tekstu token po tokenie.
Model Jev wyjaśniony: Choice, Score i Noul
Omówienie modelu Jev od TypeSafe AI: Choice (wybór jednej opcji z określonego zestawu), Score (ocena względem uporządkowanych poziomów) oraz Noul (ocena stwierdzenia tak/nie), w porównaniu z typowym tokenizatorem LLM.
Jev by @typesafeai is all around the X, reddit, Linkedin Etc,. It has 3 elements Choice- Select one option from a defined set Score- Rate the state against ordered levels Noul- Evaluate a yes/no statement whereas a typical LLM Tokenizer-> Splits input text into discrete
· 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.
