How Jev works · Deepak Jose

LLM กับ Jev: การตัดสินใจเชิงความน่าจะเป็นแบบมีชนิด

แนะนำโมเดล Jev จาก TypeSafe AI ซึ่งเน้นการตัดสินใจเชิงความน่าจะเป็นแบบมีชนิด เช่น Noul (ใช่/ไม่ใช่), Choice (เลือกตัวเลือก) และ Score (ให้คะแนนตามสเกลที่กำหนด) ตรงข้ามกับการสร้างข้อความแบบเปิดของ LLM

Deepak Jose@dsbrain_TM𝕏

𝗟𝗟𝗠 𝘃𝘀 𝗝𝗲𝘃 — or maybe 𝗟𝗟𝗠 + 𝗝𝗲𝘃? LLMs are built for open-ended generation: text, code, explanations, and more. Jev from TypeSafe AI focuses on typed, probabilistic decisions: 🟢 Noul → Yes / No 🔵 Choice → Select an option 🟠 Score → Score on a defined scale

LLM กับ Jev: การตัดสินใจเชิงความน่าจะเป็นแบบมีชนิด 1

LLM กับ Jev: การตัดสินใจเชิงความน่าจะเป็นแบบมีชนิด 2

LLM กับ Jev: การตัดสินใจเชิงความน่าจะเป็นแบบมีชนิด 3

LLM กับ Jev: การตัดสินใจเชิงความน่าจะเป็นแบบมีชนิด 4

23 ก.ย. 2569· 0 likesOpen on X

More like this

Jev เทียบกับโมเดลสร้างข้อความ

ราคา การประเมิน และที่มาของชื่อ Jev

โมเดล Jev: การสร้างความน่าจะเป็นสำหรับการตัดสินใจ เร็วกว่า 200 เท่าและถูกกว่า 400 เท่าเมื่อเทียบกับ LLM