Jev เทียบกับโมเดลสร้างข้อความ
Jev ไม่สร้างข้อความแบบอิสระ วิดีโอเปรียบเทียบแสดงความต่างระหว่างการตัดสินใจแบบขนานกับการสร้างข้อความทีละโทเคน
ทดลอง Jev ของ TypeSafe AI ใน Playground: ประเมินเชิงความหมายด้วย HEX/RGB
ทดสอบ Jev ใน Playground: ซ่อนชื่อตัวเลือก Choice เป็น option_a ฯลฯ และให้เฉพาะค่า HEX/RGB เพื่อดูว่าโมเดลประเมินเป็นสีเชิงความหมายหรือไม่ เมื่อเปลี่ยนค่า HEX หรือ RGB ของตัวเลือกหนึ่งเป็นสีแดงให้ขัดแย้ง ความน่าจะเป็นลดลงเกือบ 0%; ยังไม่พบอคติชัดเจนต่อ HEX หรือ RGB
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
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
