Jev против моделей генерации текста
Jev не генерирует свободный текст. Сравнительное видео показывает различие между параллельным принятием решений и генерацией текста по токенам.
Почему структурированный вывод Jev устойчив к промпт-инъекциям
В посте утверждается, что промпт-инъекция работает, потому что модель может написать следующую инструкцию, тогда как структурированная оценочная модель Jev выдаёт только типизированную вероятность, метку или точку на шкале — текст-перехватчик может изменить число, но не стать командой.
Prompt injection works because the model can write the next instruction. A structured evaluation model cannot. Jev's only output is typed a probability, a label, a point on a scale. Text that tries to hijack an agent can move the number. It cannot become a command. That is why
· 0 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.
