Jev와 텍스트 생성 모델의 차이
Jev는 자유 형식 텍스트를 생성하지 않습니다. Diogo는 병렬 의사결정과 토큰 단위 텍스트 생성의 차이를 비교 영상으로 설명합니다.
Ollama 0.35, Jev 의사결정 모델 실행 지원
Ollama 0.35를 사용하면 로컬에서 Jev 의사결정 모델을 실행할 수 있습니다. 텍스트를 입력하면 팀 배정, 환불 여부, 긴급도 등의 제안을 받습니다. 각 출력에는 확률이 포함되지만, 스코어(예: 0.815)는 확률 가중 평균이므로 confidence와 혼동하지 않아야 합니다.
Ollama 0.35 รันโมเดลตัดสินใจแบบ Jev บนเครื่องเราได้แล้ว ป้อนข้อความเดียว ได้คำตอบทั้งว่าส่งทีมไหน ขอเงินคืนไหม และด่วนแค่ไหน ทุกคำตอบมีความน่าจะเป็นแนบมา แต่ตัวเลขพวกนี้อ่านผิดง่าย score 0.815 คือระดับเฉลี่ยที่ถ่วงด้วยความน่าจะเป็น ส่วน confidence
· 0 likesOpen on X
More like this
가격, 평가, 그리고 Jev 이름의 유래
출시 스레드는 code + AI 워크플로 평가, 출시 당시 입력 가격, 무료 출력 토큰을 설명합니다.
Jev 모델: 의사결정용 확률 생성, LLM보다 200배 빠르고 400배 저렴
이 모델은 텍스트 생성이 아닌 의사결정을 위해 설계되어, 토큰 단위 응답 대신 각 선택지의 확률을 병렬로 출력한다. 일반 LLM과 이 Jev 모델의 간단한 비교 예시를 제시한다.
