LLM

Dieses kleine Go-Code-Beispiel für das Neuranking ruft Ollama auf, um Embeddings zu generieren für die Abfrage und für jedes Kandidatendokument, sortiert dann absteigend nach der Kosinus-Ähnlichkeit.

Die Qwen3 Embedding- und Reranker-Modelle sind die neuesten Veröffentlichungen in der Qwen-Familie und wurden speziell für fortgeschrittene Text-Einbettungs-, Abruf- und Neuklassifizierungsaufgaben entwickelt.

Wie PCIe-Lanes die Leistung von LLMs beeinflussen? Je nach Aufgabe. Bei Training und Multi-GPU- Inferenz ist der Leistungsverlust erheblich.

Im Ollama-Modell-Repository gibt es Modelle, die in der Lage sind, HTML-Inhalt in Markdown umzuwandeln, was für Aufgaben der Inhaltskonvertierung nützlich ist. Dieser Leitfaden ist Teil unseres Hubs Dokumentations-Tools 2026: Markdown, LaTeX, PDF & Druckworkflows.

• Suche eignet sich am besten für die schnelle und direkte Informationsbeschaffung anhand von Stichwörtern.
• Deep Search zeichnet sich durch das Verständnis von Kontext und Intent aus und liefert für komplexe Anfragen relevantere und umfassendere Ergebnisse.

Hier finden Sie eine Übersicht über einige AI-betriebene Coding-Tools und ihre Vorzüge:

Die Verwendung von LLMs ist nicht sehr teuer, es könnte kein Bedarf bestehen, neue, unglaublich leistungsstarke GPUs zu kaufen.
Hier ist eine Liste der LLM-Anbieter in der Cloud mit den LLMs, die sie hosten.

Ich habe eine Theorie, die ich testen möchte – wenn man alle Kerne eines Intel-Prozessors nutzt, würde das die Geschwindigkeit von LLMs erhöhen? Test: Wie Ollama die Leistung des Intel-Prozessors und der effizienten Kerne nutzt

Es nervt mich, dass das neue Gemma3-Modell mit 27 Bit (gemma3:27b, 17 GB auf Ollama) nicht in die 16 GB VRAM meines GPUs passt und teilweise auf dem CPU läuft.

Inmitten der Turbulenzen der modernen Welt hier vergleiche ich die Tech-Spezifikationen verschiedener Grafikkarten für KI-Aufgaben
(Deep Learning,
Objekterkennung
und LLMs).
Sie sind jedoch alle unglaublich teuer.

Wenn der Ollama-Server zwei Anfragen gleichzeitig erhält, hängt sein Verhalten von seiner Konfiguration und den verfügbaren Systemressourcen ab.

Vibe coding ist ein AI-getriebener Programmieransatz, bei dem Entwickler die gewünschte Funktionalität in natürlicher Sprache beschreiben, wodurch AI-Tools den Code automatisch generieren.

DeepSeek’s erste Generation von Reasoning-Modellen mit Leistungen, die vergleichbar sind mit OpenAI-o1, einschließlich sechs dichter Modelle, die aus DeepSeek-R1 basierend auf Llama und Qwen destilliert wurden.

Dieses Ollama CLI Cheatsheet konzentriert sich auf die Befehle, die Sie täglich verwenden (ollama ls, ollama serve, ollama run, ollama ps, Modellverwaltung und gängige Workflows), mit Beispielen, die Sie kopieren und einfügen können.

Vor nicht allzu langer Zeit wurde veröffentlicht. Lassen Sie uns aufschließen und testen Sie, wie Mistral Small sich im Vergleich zu anderen LLMs schlägt.

Reranking ist ein zweiter Schritt in Retrieval-Augmented-Generation-Systemen (RAG) Systeme, genau zwischen dem Abrufen (Retrieval) und der Generierung.

Kürzlich hat Black Forest Labs eine Reihe von
text-to-image AI-Modellen veröffentlicht.
Diese Modelle sollen eine deutlich höhere Ausgabegüte haben.
Lasst uns sie ausprobieren