Jev проти моделей генерації тексту
Jev не генерує довільний текст. Порівняльне відео показує різницю між паралельним ухваленням рішень і генерацією тексту токен за токеном.
DiffusionGemma як Jev
Демонструє потенціал неавторегресивних архітектур, запускаючи DiffusionGemma у парадигмі Jev і використовуючи canvas-дифузію для оцінки структурованих варіантів за один паралельний прохід.
"DiffusionGemma as Jev" showcases the power of non-autoregressive architectures. While Jev demonstrates the value of rapid decision models, running DiffusionGemma in this paradigm leverages canvas diffusion to evaluate structured choices in a single parallel pass: ⚡ ️Massive
· 3,7 тис. 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.
