Jev versus modelos de geração de texto
Jev não gera texto livre. Um vídeo lado a lado compara decisões paralelas com geração de texto token por token.
Como avaliar a precisão do Jev
Discute que o Jev não pode inventar respostas fora de um esquema predefinido, mas ainda pode escolher respostas erradas dentro dele, às vezes com alta confiança, e levanta questões de avaliação em cenários de baixo risco.
Jev is cool, but the question I’ve heard most over the past few days is: how do we evaluate its accuracy? 🤔 Jev cannot invent an answer outside a predefined schema, but it still can choose the wrong answer within it, sometimes even with high confidence. For low-stakes,
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Preços, avaliações e o nome Jev
A thread de lançamento explica avaliações de fluxos code + AI, o preço de entrada anunciado e tokens de saída gratuitos.
Modelo Jev: geração de probabilidades para decisões, 200× mais rápido e 400× mais barato que LLMs
Este modelo é feito para tomada de decisão em vez de geração de texto, gerando probabilidades para cada opção em paralelo, em vez de respostas token a token. O autor compartilha um exemplo simplificado de LLMs normais versus este modelo Jev.
