Jev เทียบกับโมเดลสร้างข้อความ
Jev ไม่สร้างข้อความแบบอิสระ วิดีโอเปรียบเทียบแสดงความต่างระหว่างการตัดสินใจแบบขนานกับการสร้างข้อความทีละโทเคน
Jev จำแนกหลายงานใน forward pass เดียวและสามารถแทนที่ LLM สำหรับการจำแนกเชิงความหมาย
โพสต์ตีความเอาต์พุตตัวถอดรหัสของ Jev: แทนที่จะทำนายโทเคนถัดไปแบบ autoregressive แต่จำแนกหลายงานใน forward pass เดียว จึงใช้สำหรับการจำแนกเชิงความหมายและแทนที่ LLM เดิมได้โดยตรง ทำให้กำหนดเส้นทางข้อมูลตามความหมายได้
#Jev、デコーダーからの出力を、自己回帰的な次単語予測するんじゃなくて、単一フォワードパスでマルチタスク分類する、ってことで、「意味による分類」って用途で使われたLLMをそのまま置き換えるができると理解した。意味を通した情報のルーティング、ってことか。
· 1 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
