Jev против моделей генерации текста
Jev не генерирует свободный текст. Сравнительное видео показывает различие между параллельным принятием решений и генерацией текста по токенам.
Настройка Jev под ваши критерии решений с помощью GEPA
Richard Artoul делится демо о том, как с помощью GEPA настроить Jev — модель, обученную только на синтетических данных, — под ваши точные критерии решений, манипулируя промптом и размечая несколько примеров.
cool demo on how to use GEPA to take an off the shelf model like Jev (trained only on synthetic data) and tune it to your exact decision criteria simply by manipulating the prompt and labeling a few examples you should follow Seth, he’s way ahead of the curve on AI functions
· 414 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.
