Jev jämfört med textgenererande modeller
Jev genererar inte fri text. En jämförelsevideo visar skillnaden mellan parallellt beslutsfattande och tokenvis textgenerering.
Jev vs LLM: skillnad i inferens
En demo jämför Jev med traditionella LLM: LLM genererar token för token, medan Jev inte genererar strängar utan parallellt matar ut alla bedömningssannolikheter.
LLM 是把答案“写出来”，Jev 是把判断概率直接“算出来”。 这个 Demo 很直观地展示了 Jev 和传统 LLM 的区别：LLM 是一个 Token 一个 Token 地生成答案，而 Jev 不生成字符串，而是直接把所有判断的概率一次性并行输出。 TypeSafe 认为，字符串虽然非常通用，但代价也很高。Jev
· 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.
