Jev проти моделей генерації тексту
Jev не генерує довільний текст. Порівняльне відео показує різницю між паралельним ухваленням рішень і генерацією тексту токен за токеном.
Порівняння абстракції Noul/Score/Choice у Jev з типами критеріїв autorubric
Автор дослідив Jev від TypeSafe AI і виявив, що він використовує абстракцію, подібну до випущеного 8 місяців раніше autorubric, а типи критеріїв відповідають Noul/Score/Choice у Jev один до одного.
I spent some time investigating @typesafeai's Jev and striking to see them use a similar abstraction as autorubric -- released 8 months ago and to be presented at @COLM_conf next month. Our criterion types map 1:1 to Jev's Noul/Score/Choice: https://arxiv.org/abs/2603.00077
· 124 likesOpen on X
More like this
Ціни, оцінювання і походження назви Jev
Тред запуску пояснює оцінки робочих процесів code + AI, оголошену ціну вхідних токенів і безкоштовні вихідні токени.
Модель Jev: генерація ймовірностей для прийняття рішень, у 200 разів швидша та в 400 разів дешевша за LLM
Ця модель створена для прийняття рішень, а не генерації тексту: вона видає ймовірності для кожного варіанту паралельно, а не відповідь токен за токеном. Автор наводить спрощене порівняння звичайних LLM із цією моделлю Jev.
