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.
LLMs vs. Jev, explicado claramente
A publicação contrasta o funcionamento de LLMs e Jev, observando que os LLMs geram respostas token a token, enquanto Jev pode usar um mecanismo de raciocínio diferente.
LLMs vs. Jev, clearly explained! LLMs are great, and the ceiling is one you can watch scroll past: an LLM writes the answer one token at a time. give it a failed deploy and four decisions, and it produces a small JSON object where every token depends on the one before it.
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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.
