Jev kontra modele generujące tekst
Jev nie generuje swobodnego tekstu. Film porównuje równoległe decyzje z generowaniem tekstu token po tokenie.
Jev od TypeSafe odwraca podejmowanie decyzji przez generatory tekstu
Post opisuje trzy lata wykorzystywania generatorów tekstu do decyzji, takich jak klasyfikacja, routing i eskalacja, a następnie parsowania tokenów do ustrukturyzowanego wyjścia; Jev od TypeSafe odwraca to, pozwalając użytkownikowi zdefiniować logikę decyzji.
We've spent three years asking text generators to make decisions. Classify this. Route that. Escalate or not. Continue or stop. We parse the tokens back into a decision our software can actually use - and call that structured output. TypeSafe's Jev inverts it. You define the
· 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.
