Jev เทียบกับโมเดลสร้างข้อความ
Jev ไม่สร้างข้อความแบบอิสระ วิดีโอเปรียบเทียบแสดงความต่างระหว่างการตัดสินใจแบบขนานกับการสร้างข้อความทีละโทเคน
Jev ล้มเหลวซ้ำแล้วซ้ำเล่าในการทดสอบ FizzBuzz
ผู้ใช้ทดสอบ Jev ด้วย FizzBuzz 10,000 ครั้ง พบอัตราล้มเหลว 77% เกือบทั้งหมดเกิดกับตัวเลขเดียวกัน โดย Jev มองว่า 56 หารด้วย 5 ลงตัวด้วยความมั่นใจ 0.18-0.30
I ran Jev through FizzBuzz 10,000 times. And it failed 77% of the time, and almost always on the exact same number. For whatever reason, Jev seems to really think that the number 56 is divisible by 5, and it does so with a confidence between 0.18-0.30. I have no idea what it
· 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
