Jev เทียบกับโมเดลสร้างข้อความ
Jev ไม่สร้างข้อความแบบอิสระ วิดีโอเปรียบเทียบแสดงความต่างระหว่างการตัดสินใจแบบขนานกับการสร้างข้อความทีละโทเคน
โมเดล Jev: หลักการทำงานของสถานะและคำถามแบบมีชนิด
Jev ไม่ใช่แชตบอต ไม่ใช่เอเจนต์ และไม่ใช่โมเดลที่สร้างย่อหน้า แต่รับสถานะและคำถามแบบมีชนิด (Choice, Score, Noul) แล้วคืนคำตอบ การแจกแจงความน่าจะเป็น และความเชื่อมั่น
> meet Jev > not a chatbot, not an agent, and not a model generating paragraphs > give it a state plus typed questions > Choice, Score, or Noul > it returns an answer, probability distribution, and confidence > a Choice selects one option from a predefined set > a Score maps the
· 10 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
