AI

रीरङ्किंग Retrieval Augmented Generation (RAG) सिस्टम, रिट्रीवल और जेनरेटिंग के बीच में एक दूसरा चरण है।

हाल ही में ब्लैक फॉरेस्ट लैब्स ने एक सेट
टेक्स्ट-टू-इमेज आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल का प्रकाशन किया है।
इन मॉडलों के उत्पादन गुणवत्ता बहुत अधिक है।
इन्हें आज़माएं

अद्भुत खाद्य पदार्थ आपके आंखों के लिए भी आनंद है।
लेकिन इस पोस्ट में हम दो AI-आधारित खोज प्रणालियों, Farfalle और Perplexica की तुलना करेंगे।

यह बहुत दिलचस्प है! ऐसे कोपाइलट (copilot) या पर्फ़्लेक्सिटी.एआई (perplexity.ai) जैसे सेवाओं को नामकरण देते हुए, और दुनिया को बताते हुए आप क्या चाहते हैं, आप अब इस प्रकार की सेवाओं को खुद के पीसी (PC) या लैपटॉप (laptop) पर आज़माई कर सकते हैं!

जब मैंने LLMs के साथ प्रयोग शुरू किया तो उनके यूआई गतिशील विकास में थे और अब कुछ बहुत अच्छे हैं।

हाल ही में हमने कई नए LLMs के रिलीज को देखा है।
उत्साहजनक समय है।
चलिए टेस्ट करें और देखें कि वे तार्किक गलतियों के पता लगाने में कैसे प्रदर्शन करते हैं।

अभी भी कुछ सामान्य दृष्टिकोण हैं जिनके द्वारा अच्छे प्रॉम्प्ट लिखे जा सकते हैं ताकि LLM को आपके द्वारा चाहे वाले कार्य को समझने में भ्रमित न हो।

कभी-कभी इनकी आवश्यकता होती है लेकिन तुरंत नहीं मिलते।
इसलिए मैं उन्हें यहां रखता हूं।

जब मैं object detector AI का ट्रेन कर रहा था कुछ समय पहले - LabelImg एक बहुत सहायक टूल था, लेकिन Label Studio से COCO फॉर्मेट में एक्सपोर्ट MMDetection फ्रेमवर्क द्वारा स्वीकृत नहीं था।

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इंस्टॉल करने के बाद ओलामा को तुरंत नए स्थान पर संगठित करना बेहतर होगा, ताकि नए मॉडल खींचे जाने के बाद वे पुराने स्थान पर डाउनलोड न हों।

कई LLMs के विभिन्न संस्करणों (llama3 (मेटा/फेसबुक), phi3 (माइक्रोसॉफ्ट), gemma (गूगल), mistral (ओपन स्रोत)) के पूर्वानुमान गति की तुलना: CPU और GPU पर।

एक ठंडे सर्दियों के दिन जुलाई में …
जो ऑस्ट्रेलिया में होता है …
मुझे एक आवश्यकता महसूस हुई एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए अनियंत्रित कंक्रीट बल्क बार के पता लगाने के लिए …