Jev jämfört med textgenererande modeller
Jev genererar inte fri text. En jämförelsevideo visar skillnaden mellan parallellt beslutsfattande och tokenvis textgenerering.
Jev-modellen tilldelar sannolikheter till utfall
Författaren nämner att han arbetar på ett blogginlägg som jämför Jev med Laya (inklusive en finjusterad version) på probabilistiska uttalanden, och betonar att en viktig egenskap hos Jev är att tilldela sannolikheter till utfall.
I figured this out last friday and was working on a blog post where I compare Jev to Laya (as well as a fine-tuned laya) on probabilistic statements and got scooped by this tweet. I think an important takeaway from jev is that it assigns probabilities to outcomes. In that way
· 0 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.
