Jev kontra modele generujące tekst
Jev nie generuje swobodnego tekstu. Film porównuje równoległe decyzje z generowaniem tekstu token po tokenie.
Założyciel TypeSafe AI o dostrajaniu modeli przed premierą Jev
Post cytuje wystąpienie założyciela TypeSafe AI Diogo Almeidy przed premierą Jev, argumentując, że dostrajanie modeli do ludzkich preferencji nie jest rozsądnym kierunkiem optymalizacji dla zautomatyzowanych zadań, i chwali wywiad za dobre wyjaśnienie jego podejścia do automatyzacji.
TypeSafe AI founder Diogo Almeida, in a speech before the release of Jev, should have realized at OpenAI that aligning models with human preferences is an unreasonable optimization direction for automated tasks. So this interview does a great job of elaborating on his automation
· 10 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.
