Jev kontra modele generujące tekst
Jev nie generuje swobodnego tekstu. Film porównuje równoległe decyzje z generowaniem tekstu token po tokenie.
Jev a LLM: różnice w wnioskowaniu
Demo porównuje Jev z tradycyjnymi LLM: LLM generują token po tokenie, a Jev nie tworzy ciągów, lecz równolegle wyprowadza wszystkie prawdopodobieństwa ocen.
LLM 是把答案“写出来”，Jev 是把判断概率直接“算出来”。 这个 Demo 很直观地展示了 Jev 和传统 LLM 的区别：LLM 是一个 Token 一个 Token 地生成答案，而 Jev 不生成字符串，而是直接把所有判断的概率一次性并行输出。 TypeSafe 认为，字符串虽然非常通用，但代价也很高。Jev
· 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.
