Jev เทียบกับโมเดลสร้างข้อความ
Jev ไม่สร้างข้อความแบบอิสระ วิดีโอเปรียบเทียบแสดงความต่างระหว่างการตัดสินใจแบบขนานกับการสร้างข้อความทีละโทเคน
Jev: การจำแนกความน่าจะเป็นบนข้อมูลที่มีโครงสร้าง
Jordi Xiol กล่าวว่า Jev ตรงกับสิ่งที่เขาคาดหวังจาก AI เมื่อ 10 ปีก่อน นั่นคือการจำแนกความน่าจะเป็นบนพื้นฐานของข้อมูลที่มีโครงสร้าง ตรงข้ามกับการให้เหตุผลเชิงนามธรรมที่ได้ผ่านการประมวลผลภาษาขนาดใหญ่
Jev is what I would have expected AI to look like 10 years ago: probabilistic classification based on structured data. The fact that we first got abstract reasoning through large-scale language processing is wild
· 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
