Jev kontra modele generujące tekst
Jev nie generuje swobodnego tekstu. Film porównuje równoległe decyzje z generowaniem tekstu token po tokenie.
Użytkownik testuje Jev: masowa klasyfikacja według reguł i ocena
Użytkownik dzieli się pierwszymi wrażeniami z Jev: nie daje tylko czarno-białego werdyktu, lecz liczbę określającą 'jak czarne' coś jest, i wspomina o wzroście wydajności masowej klasyfikacji i tagowania według reguł.
巷で話題のJevといふものをさわりはじめる。 なるほど、白黒はっきりつけてくれるというより、どれだけ黒いかを数字で教えてくれるAIなんだな。 何かをルールに添って大量に仕訳したりタグつけするのは捗るとかなんとか。もう少し触って色々活用出来そうなところ考えてみよう。
· 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.
