LLM

الانتشار المفرط للمحتوى المُنتَج بواسطة الذكاء الاصطناعي أدى إلى تحدي جديد: تمييز الكتابة البشرية الحقيقية من “AI slop” - نصوص صناعية منخفضة الجودة، وتم إنتاجها بكميات كبيرة.

Cognee هي إطار عمل بلغة Python لبناء مخططات المعرفة من الوثائق باستخدام LLMs. لكن هل يعمل مع النماذج المضيفة محليًا؟

عند العمل مع نماذج لغات كبيرة في الإنتاج، فإن الحصول على مخرجات منظمة وآمنة من حيث النوع أمر حيوي. تتناول إطارات شائعة مثل BAML و Instructor نهجًا مختلفًا لحل هذه المشكلة.

اختيار أفضل نموذج LLM لـ Cognee يتطلب موازنة جودة بناء الرسوم البيانية، معدلات التخيل، والقيود المادية. Cognee تتفوق مع النماذج الكبيرة ذات التخيل المنخفض (32B+) عبر Ollama ولكن الخيارات المتوسطة تعمل للاعدادات الخفيفة.

أصبحت مكتبة Ollama لـ Python تحتوي الآن على إمكانيات بحث Ollama على الويب الأصلية. باستخدام بضع سطور من الكود فقط، يمكنك تعزيز نماذج LLM المحلية ببيانات حقيقية من الإنترنت، مما يقلل من الهلوسات ويزيد من الدقة.

اختيار خزن المتجهات المناسب يمكن أن يحدد نجاح أو فشل تطبيق RAG من حيث الأداء، التكلفة، والقدرة على التوسع. تغطي هذه المقارنة الشاملة خيارات أكثر شيوعًا في عامي 2024-2025.

واجهة بحث الويب في Ollama تتيح لك تحسين نماذج LLM المحلية بمعلومات الويب في الوقت الفعلي. توضح هذه المقالة لك كيفية تنفيذ قدرات البحث عبر الويب في Go، من مكالمات API بسيطة إلى وكلاء البحث المتكاملين.

النشر المحلي للنماذج الكبيرة أصبح أكثر شيوعًا مع تطلع المطورين والمنظمات إلى خصوصية محسنة وتقليل التأخير وزيادة السيطرة على بنية تحتية الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم.

مع تزايد تعقيد أعباء الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، أصبحت الحاجة إلى أنظمة تنسيق قوية أكثر إلحاحًا.
بسبب بساطتها و أدائها و قدرتها على التعامل مع المهام المتزامنة، تصبح لغة Go خيارًا مثاليًا لبناء طبقة التنسيق الخاصة ب_PIPELINES_ التعلم الآلي، حتى عندما تكون النماذج نفسها مكتوبة بلغة Python.

الإمبددنجات المتقاطعة تمثل تقدمًا كبيرًا في الذكاء الاصطناعي، حيث تتيح فهمًا وتنقيحًا عبر أنواع البيانات المختلفة داخل مساحة تمثيل موحدة.

الديموقراطية في الذكاء الاصطناعي هنا. مع نماذج LLM المفتوحة المصدر مثل Llama 3، وMixtral، وQwen الآن تنافس النماذج الخاصة، يمكن للمجموعات بناء بنية تحتية قوية للذكاء الاصطناعي باستخدام معدات الاستهلاك - مما يقلل التكاليف مع الحفاظ على التحكم الكامل في خصوصية البيانات والنشر.

الإيجاد المعزز بالاسترجاع (RAG) قد تطور إلى ما يتجاوز البحث المبسط بناءً على التشابه بين المتجهات. LongRAG، وSelf-RAG، وGraphRAG تمثل أحدث ما توصل إليه في هذه القدرات.

FLUX.1-dev هو نموذج قوي لتحويل النص إلى صورة ينتج نتائج مذهلة، ولكن متطلباته من الذاكرة البالغة 24 جيجابايت أو أكثر تجعله تحديًا لتشغيله على العديد من الأنظمة. تكميم GGUF لـ FLUX.1-dev يقدم حلًا، حيث يقلل من استخدام الذاكرة بنسبة تصل إلى 50% مع الحفاظ على جودة الصورة الممتازة.

تهيئة أحجام السياق في Docker Model Runner أكثر تعقيدًا مما ينبغي أن يكون.

لقد أطلقت مختبرات Black Forest FLUX.1-Kontext-dev، نموذج ذكاء اصطناعي متقدم لتحويل الصور من خلال استخدام تعليمات نصية.

Docker Model Runner هو الأداة الرسمية لـ Docker لتشغيل النماذج الذكية الاصطناعية محليًا، ولكن تمكين تسريع GPU من NVidia في Docker Model Runner يتطلب تكوينًا خاصًا.