LLM

मेरे पास एक सिद्धांत है जिसे परीक्षण करना है - अगर इंटेल के CPU पर सभी कोर का उपयोग करने से LLMs की गति बढ़ेगी? (परीक्षण: ओलामा कैसे इंटेल CPU के प्रदर्शन और कुशल कोर का उपयोग करता है)
यह मुझे चिंता कर रहा है कि नए gemma3 27 बिट मॉडल (gemma3:27b, 17GB ओलामा पर) मेरे GPU के 16GB VRAM में फिट नहीं हो रहा है और इसके कुछ हिस्सा CPU पर चल रहा है।

आधुनिक दुनिया के अस्थिरता के बीच यहाँ मैं विभिन्न कार्ड के तकनीकी विशेषताओं की तुलना कर रहा हूँ, जो AI कार्यों के लिए उपयुक्त हैं
(डीप लर्निंग,
ऑब्जेक्ट डिटेक्शन
और LLMs।
हालाँकि, वे सभी बहुत महंगे हैं।

जब Ollama सर्वर एक ही समय में दो अनुरोध प्राप्त करता है, तो इसका व्यवहार इसके विन्यास और उपलब्ध प्रणाली संसाधनों पर निर्भर करता है।

वाइब कोडिंग एक आईई चालित कोडिंग प्रक्रिया है जहां डेवलपर्स अपनी आवश्यकता के बारे में प्राकृतिक भाषा में वर्णन करते हैं, जिससे आईई उपकरण ऑटोमैटिक रूप से कोड उत्पन्न करते हैं।

DeepSeek के पहले पीढ़ी के रीज़निंग मॉडल्स का परिचय, जो OpenAI-o1 के समान प्रदर्शन करते हैं, जिसमें छह घने मॉडल्स शामिल हैं जो DeepSeek-R1 पर आधारित हैं, जो Llama और Qwen से डिस्टिल किए गए हैं।

यह ओल्लामा कमांड्स की सूची और उदाहरण है (Ollama commands cheatsheet) जिसे मैंने कुछ समय पहले तैयार किया था। आशा है कि यह आपके लिए भी उपयोगी होगा।

कुछ समय पहले जारी किया गया था। चलिए अपडेट करते हैं और
मिस्ट्रल स्मॉल के प्रदर्शन की तुलना करके टेस्ट करें।

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 UIs 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।

Please see the English page version.

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।