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.
A verdadeira força do Jev: retornar vetores de respostas em massa
A publicação observa que o Jev não é apenas um classificador, mas pode retornar vetores de respostas de uma vez, avaliando até 255 pares de valores para o mesmo evento, reduzindo bastante o número de consultas.
הטריק האמיתי: החוזקה האמיתית של Jev היא לא רק שהוא classifier, אלא היכולת שלו להחזיר וקטור תשובות בבת אחת. כלומר - אני יכולה לקחת ערך, ולשאול בבת אחת עבור כל שאר הערכים - מה ההסתברות שמייצגים את אותו האירוע. ואז במכה לקבל תשובה עבור עד 255 זוגות. מקצר את כמות השאילתות בצורה
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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.
