Jev проти моделей генерації тексту
Jev не генерує довільний текст. Порівняльне відео показує різницю між паралельним ухваленням рішень і генерацією тексту токен за токеном.
Обговорення обмежень Jev
Автор стверджує, що Jev не виконує завдань аналізу зображень: спочатку модель має витягти метадані, а потім шукати в наборі даних, і радить використовувати базу даних ембедингів.
Jev is the perfect example of a useless use case This is impossible to make with Jev; you need a model that analyzes the image, defines metadata, then Jev can "find the best match" in a data set But the best and scalable way is to use an embedding database
· 2 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.
