Jev เทียบกับโมเดลสร้างข้อความ
Jev ไม่สร้างข้อความแบบอิสระ วิดีโอเปรียบเทียบแสดงความต่างระหว่างการตัดสินใจแบบขนานกับการสร้างข้อความทีละโทเคน
Diffusion LLM อาจเหมาะกับโมเดลตัดสินใจเร็วแบบ Jev มากกว่า
โพสต์ระบุว่า Jev ไม่สามารถสร้างพิกัดคลิกเมาส์ต่อเนื่องด้วยการแจกแจงตัวเลือก ขณะที่ Diffusion LLM ให้ความสามารถในการแสดงออกที่แข็งแกร่งกว่าในความเร็วอนุมานใกล้เคียง และคาดการณ์ Computer 50 mspt
woc一语点醒梦中人，Google果真有高人在的，Diffusion LLM才是最适合Jev这种快速决策模型的架构，而且可以在保持推理速度相同的同时有比Jev这种模型更强的表达能力（比如要生成鼠标点击动作，Jev是没办法通过枚举选项生成连续点击坐标的，但是DLLM就可以） 过一段时间说不定就会有50 mspt 的Computer
· 0 likesOpen on X
More like this
ราคา การประเมิน และที่มาของชื่อ Jev
เธรดเปิดตัวอธิบายการประเมินเวิร์กโฟลว์ code + AI ราคาอินพุตตอนเปิดตัว และโทเคนเอาต์พุตฟรี
โมเดล Jev: การสร้างความน่าจะเป็นสำหรับการตัดสินใจ เร็วกว่า 200 เท่าและถูกกว่า 400 เท่าเมื่อเทียบกับ LLM
โมเดลนี้ออกแบบมาสำหรับการตัดสินใจแทนการสร้างข้อความ โดยสร้างความน่าจะเป็นสำหรับแต่ละตัวเลือกแบบขนาน แทนที่จะตอบทีละโทเค็น ผู้เขียนยกตัวอย่างเปรียบเทียบแบบง่ายระหว่าง LLM ทั่วไปกับโมเดล Jev นี้
