Jev проти моделей генерації тексту
Jev не генерує довільний текст. Порівняльне відео показує різницю між паралельним ухваленням рішень і генерацією тексту токен за токеном.
Чому структурований вивід Jev стійкий до промпт-ін'єкцій
У дописі стверджується, що промпт-ін'єкція працює, бо модель може написати наступну інструкцію, тоді як структурована оцінювальна модель Jev видає лише типізовану ймовірність, мітку чи точку на шкалі; текст-перехоплювач може змінити число, але не стати командою.
Prompt injection works because the model can write the next instruction. A structured evaluation model cannot. Jev's only output is typed a probability, a label, a point on a scale. Text that tries to hijack an agent can move the number. It cannot become a command. That is why
· 0 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.
