Jev проти моделей генерації тексту
Jev не генерує довільний текст. Порівняльне відео показує різницю між паралельним ухваленням рішень і генерацією тексту токен за токеном.
Richard Seroter вивчає відмінності TypeSafe Jev від звичайних моделей класифікації
Richard Seroter читає блог TypeSafe про моделі System One і Jev, використовуючи Gemini Enterprise для аналізу статей, щоб зрозуміти відмінності Jev від звичайних моделей класифікації ML.
I'm reading up on Jev (https://typesafe.ai/blog/introducing-system-one-models-and-jev…) and learning how it differs from "regular" classification ML models. I gave a bunch of articles to @googlecloud Gemini Enterprise and asked it for a breakdown. Helpful. Still digging in before going hands-on.
· 3 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.
