Jevとテキスト生成モデルの違い
Jevは自由形式のテキストを生成しません。並列的な意思決定とトークン単位の生成の違いを、Diogoが比較動画で説明します。
Jev は事前定義された回答に対する確率を返す
投稿では、Jev が現在の状態とあらかじめ回答が固定された質問を受け取り、その回答上の確率を返すと説明。ラベルはアプリが定義するため、モデルが新しいラベルを勝手に作ることはありません。
Jev takes a state, the current situation, plus questions whose answers you fix in advance. It returns probabilities over those answers. Your app defines the labels, so the model cannot invent new ones.
· 0 likesOpen on X
More like this
価格、評価、そしてJevという名前の由来
発表スレッドでは、code + AIのワークフロー評価、発表時の入力価格、無料出力トークンについて説明しています。
Jevモデル：意思決定向け確率生成、LLMより200倍高速・400倍安価
このモデルはテキスト生成ではなく意思決定向けに設計され、トークンごとの応答ではなく各選択肢の確率を並列に出力する。通常のLLMとこのJevモデルの簡易比較例を示している。
