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93%を人間のチェックなしで通過
各モデルのカットオフを「通過した100件中1件以下が誤り」に設定した上で、Jev は93%を人手チェックなしで通し、OpenAI は66%、大型汎用モデルは98%だが約10倍遅い。
The number that matters we think: how many answers can skip a human check? With each model's cut-off set so at most 1 in 100 let through are wrong, Jev lets 93% through and OpenAI's 66%. Big general models reach 98%, but they're 10× slower.
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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。
