Jev jämfört med textgenererande modeller
Jev genererar inte fri text. En jämförelsevideo visar skillnaden mellan parallellt beslutsfattande och tokenvis textgenerering.
Experimenterar med TypeSafe AI:s Jev i Playground: semantisk utvärdering via HEX/RGB
Test av Jev i Playground: dölja Choice-kandidatnamn som option_a m.m. och endast ge HEX/RGB-värden för att se om modellen utvärderar dem semantiskt som färger. Om en av en kandidats HEX- eller RGB-värden ändras till rött för att skapa motsägelse sjunker sannolikheten till nästan 0%; ännu ingen tydlig HEX- eller RGB-fördel.
TypeSafe AIの #Jev を Playground で実験なう✨ Choice の候補名を option_a 等に隠してHEX/RGB だけ与えても、値を色として意味的に評価する様子。 例えば blue 候補の HEX か RGB の片方だけデータで赤に変えて矛盾させるとその候補確率はほぼ0%。 HEX優先／RGB優先の偏りは今のところなさそう🤔
· 5 likesOpen on X
More like this
Prissättning, utvärderingar och namnet Jev
Lanseringstråden förklarar utvärderingar av code + AI arbetsflöden, det annonserade inputpriset och gratis outputtokens.
Jev-modell: sannolikhetsgenerering för beslutsfattande, 200× snabbare och 400× billigare än LLM:er
Denna modell är byggd för beslutsfattande snarare än textgenerering och producerar sannolikheter för varje alternativ parallellt istället för token-för-token-svar. Författaren delar ett förenklat exempel på vanliga LLM:er kontra denna Jev-modell.
