Jev против моделей генерации текста
Jev не генерирует свободный текст. Сравнительное видео показывает различие между параллельным принятием решений и генерацией текста по токенам.
Richard Seroter изучает, чем TypeSafe Jev отличается от обычных моделей классификации
Richard Seroter читает блог TypeSafe о моделях System One и Jev, используя Gemini Enterprise для разбора статей, чтобы понять, чем Jev отличается от обычных моделей классификации ML.
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.
· 3 likesOpen on X
More like this
Цены, оценки и происхождение названия Jev
Тред запуска объясняет оценки рабочих процессов code + AI, объявленную цену входных токенов и бесплатные выходные токены.
Модель Jev: генерация вероятностей для принятия решений, в 200 раз быстрее и в 400 раз дешевле LLM
Эта модель создана для принятия решений, а не генерации текста: она выдаёт вероятности для каждого варианта параллельно, а не ответ токен за токеном. Автор приводит упрощённый пример сравнения обычных LLM с этой моделью Jev.
