Jev เทียบกับโมเดลสร้างข้อความ
Jev ไม่สร้างข้อความแบบอิสระ วิดีโอเปรียบเทียบแสดงความต่างระหว่างการตัดสินใจแบบขนานกับการสร้างข้อความทีละโทเคน
Jev ของ TypeSafe AI: หลักการทำงานของโมเดลที่อิงการตัดสินใจ
แนะนำโมเดล Jev ของ TypeSafe AI: แทนที่จะสร้างโทเคนเพื่อไปสู่คำตอบ แต่จะกำหนดความน่าจะเป็นให้กับผลลัพธ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เป็นแนวทางแบบอิงการตัดสินใจสำหรับการสร้างระบบ AI
After a long i m watching him…. And the topic is cooll … Jev by TypeSafe AI is an interesting take on how we build AI systems. It’s a decision-native model — instead of generating tokens to arrive at an answer, Jev operates over predefined outcomes and assigns probabilities
· 5 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
