Jev jämfört med textgenererande modeller
Jev genererar inte fri text. En jämförelsevideo visar skillnaden mellan parallellt beslutsfattande och tokenvis textgenerering.
Poängsätta relevans med Jev och balansera tokenbudget
Inlägget beskriver hur man använder Jev för att poängsätta varje passages relevans för en fråga och sedan balansera relevans, nyhet och kostnad för att fylla tokenbudgeten.
Score how relevant each one is to your question using Jev. Finally, fill the token budget by balancing how relevant, new and expensive each passage is.
· 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.
