Jev เทียบกับโมเดลสร้างข้อความ
Jev ไม่สร้างข้อความแบบอิสระ วิดีโอเปรียบเทียบแสดงความต่างระหว่างการตัดสินใจแบบขนานกับการสร้างข้อความทีละโทเคน
TypeSafe Jev: อินพุตสถานะและคำถามแบบมีชนิด เอาต์พุตเป็นตัวเลือก คะแนน และความน่าจะเป็น
TinyRouter แนะนำโมเดล Jev ของ TypeSafe: อินพุตเป็นสถานะและคำถามแบบมีชนิด เอาต์พุตเป็นตัวเลือก คะแนน หรือความน่าจะเป็น โดยไม่ต้องแยกวิเคราะห์ข้อความ ตัวอย่างการเรียกคืนค่า choice=billing (p=0.71) และ score 0.8 ผ่าน POST /v1/systemone พร้อมบริบท 32K และเอาต์พุตฟรี
Text was never the hard part. Parsing it was. Jev by TypeSafe: state + typed questions in, choice/score/probability out — no prose to parse. Real call → choice=billing (p=0.71), score 0.8. POST /v1/systemone, 32K ctx, output free. #Jev #TypeSafe #DecisionModels
· 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
