Jev проти моделей генерації тексту
Jev не генерує довільний текст. Порівняльне відео показує різницю між паралельним ухваленням рішень і генерацією тексту токен за токеном.
Оцінка Jev для однакових diff змінюється залежно від порядку аргументів і міток
Користувач дав Jev два однакові diff з мітками A і B і запитав, який кращий; порядок аргументів і мітки впливають на оцінку, A тримається близько 0,95, а результати змінюються при зміні порядку.
(2/5) hit some wild results. argument order and labels both move the score i gave jev 2 identical diffs (labelled A and B) and asked which is better. the results were shocking: fork A at 0.95 (five runs: 0.95, 0.96, 0.95, 0.96, 0.96) put B first with the same names and A is
· 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.
