Jev kontra modele generujące tekst
Jev nie generuje swobodnego tekstu. Film porównuje równoległe decyzje z generowaniem tekstu token po tokenie.
Film wyjaśnia, jak generowanie token po tokenie w Jev zmienia koszty i szybkość
Nilay Coskun dzieli się filmem: generowanie token po tokenie czyni tokeny tańszymi, a odpowiedzi szybszymi, przypominając o doborze właściwego modelu do zadania.
Another great video explaining Jev! "when you drop token by token generation the economics totally change. Token become cheaper and responses came back faster" "so Jev has reminded us once again to use the right model for the right. While bigger reasoning models are great for
· 4 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.
