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.
JEV retorna não apenas probabilidades de candidatos, mas também uma pontuação de confiança
O autor notou que o JEV retorna probabilidades para as escolhas candidatas, além de uma pontuação de confiança para sua previsão, e se perguntou se a TypeSafe AI trouxe de volta as Redes Bayesianas para aprender incerteza, mas de acordo com sua documentação, não foi o caso.
I was super intrigued when I noticed that JEV returns not just probs for candidate choices, but also a CONFIDENCE SCORE of it's prediction... I was wondering if TypeSafe AI brought back Bayesian Networks or something to learn uncertainty. Turns out - NO. Acc to their docs,
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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.
