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.
Richard Seroter estuda como o TypeSafe Jev difere dos modelos de classificação comuns
Richard Seroter está lendo o blog da TypeSafe sobre os modelos System One e Jev, usando o Gemini Enterprise para analisar artigos e entender como o Jev difere dos modelos de classificação de ML comuns.
I'm reading up on Jev (https://typesafe.ai/blog/introducing-system-one-models-and-jev…) and learning how it differs from "regular" classification ML models. I gave a bunch of articles to @googlecloud Gemini Enterprise and asked it for a breakdown. Helpful. Still digging in before going hands-on.
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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.
