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 usa uma única passagem direta para classificação multitarefa e pode substituir LLMs de classificação semântica
A publicação interpreta a saída do decodificador do Jev: em vez de previsão autorregressiva do próximo token, ele realiza classificação multitarefa em uma única passagem direta, podendo ser usado para classificação semântica e substituir diretamente um LLM existente, permitindo roteamento semântico de informações.
#Jev、デコーダーからの出力を、自己回帰的な次単語予測するんじゃなくて、単一フォワードパスでマルチタスク分類する、ってことで、「意味による分類」って用途で使われたLLMをそのまま置き換えるができると理解した。意味を通した情報のルーティング、ってことか。
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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.
