Jev проти моделей генерації тексту
Jev не генерує довільний текст. Порівняльне відео показує різницю між паралельним ухваленням рішень і генерацією тексту токен за токеном.
Від авторегресійної генерації до паралельного оцінювання рішень Jev: нова роль механістичної інтерпретованості
Допис припускає, що перехід від авторегресійної генерації до паралельного оцінювання рішень Jev створює нову роль для механістичної інтерпретованості: точне вимірювання напрямків концепцій може допомогти формувати архітектури моделей.
the shift from autoregressive generation to #jev's parallel decision scoring suggests a new role for mechanistic interpretability. accurately measuring concept directions could help shape model architectures.
· 1 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.
