Jev проти моделей генерації тексту
Jev не генерує довільний текст. Порівняльне відео показує різницю між паралельним ухваленням рішень і генерацією тексту токен за токеном.
Jev дозволяє класифікувати без нових наборів даних
У дописі зазначено, що традиційна класифікація вимагає створення й навчання нового набору даних для кожного фіксованого набору класів, тоді як Jev оминає цей процес і підтримує нові набори класів без створення набору даних чи перенавчання.
This creativity and flexibility are what we need. Many think they can do normal classification but that requires creating a new dataset for every fixed set of classes. Jev bypass that process. We don’t have to create a dataset and train whenever we create a new set of classes
· 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.
