Jev face aux modèles générateurs de texte
Jev ne génère pas de texte libre. Une vidéo côte à côte compare la décision parallèle avec la génération token par token.
Simuler Jev avec un modèle de langage open source et les probabilités de tokens
L'auteur explore la simulation de Jev à l'aide d'un modèle de langage open source et de probabilités de tokens, explique son fonctionnement et présente une démo exécutée avec DiffusionGemma sur Cloudflare Workers AI.
what if we could simulate jev with an oss language model and token probabilities? we break down how jev works and shipped a demo running with DiffusionGemma on @CloudflareDev workers ai: https://kev.workers-ai-mle.workers.dev
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Ce modèle est conçu pour la prise de décision plutôt que la génération de texte, produisant des probabilités pour chaque option en parallèle au lieu de réponses token par token. L'auteur présente un exemple simplifié comparant les LLM classiques à ce modèle Jev.
