Jev เทียบกับโมเดลสร้างข้อความ
Jev ไม่สร้างข้อความแบบอิสระ วิดีโอเปรียบเทียบแสดงความต่างระหว่างการตัดสินใจแบบขนานกับการสร้างข้อความทีละโทเคน
ใช้ตัวอักษรเบรลล์ให้ Jev ที่มีแต่ข้อความเข้าใจรูปทรง
ผู้เขียนพยายามทำให้ Jev ซึ่งเป็นข้อความล้วนและไม่มีอินพุตรูปภาพเข้าใจรูปทรงพื้นฐาน โดยเรนเดอร์รูปทรงลงแคนวาส 64×64 ทำ threshold แล้วบรรจุบล็อกพิกเซล 2×4 เป็นอักขระเบรลล์ Unicode ทำให้ภาพกลายเป็นข้อความล้วน 512 ตัวอักษรป้อนให้ Jev
Can Jev understand basic shapes? Kind of. Jev is text-only. No image input at all. So I cheated. Render a shape to a 64×64 canvas, threshold it, and pack every 2×4 block of pixels into a Unicode braille glyph. The picture becomes 512 characters of plain text, which Jev can
· 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
