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.
Usuário testa o Jev: classificação em massa por regras e pontuação
Um usuário compartilha as primeiras impressões do Jev: ele não dá apenas um veredito preto no branco, mas um número de quão escuro é, e menciona ganhos de eficiência em classificação e marcação em massa por regras.
巷で話題のJevといふものをさわりはじめる。 なるほど、白黒はっきりつけてくれるというより、どれだけ黒いかを数字で教えてくれるAIなんだな。 何かをルールに添って大量に仕訳したりタグつけするのは捗るとかなんとか。もう少し触って色々活用出来そうなところ考えてみよう。
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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.
