LLM

Questo piccolo esempio di codice Go per il Reranking chiama Ollama per generare gli embedding per la query e per ciascun documento candidato, ordinando poi in ordine decrescente in base alla similarità coseno.

I modelli Qwen3 Embedding e Reranker sono le ultime uscite della famiglia Qwen, progettati specificamente per compiti avanzati di incorporazione (embedding), recupero (retrieval) e riordinamento (reranking) del testo.

Come le lane PCIe influenzano le prestazioni degli LLM? Dipende dal compito. Per l’addestramento e l’inferenza multi-GPU, la riduzione delle prestazioni è significativa.

Nella libreria dei modelli Ollama ci sono modelli in grado di convertire contenuti HTML in Markdown, che è utile per compiti di conversione del contenuto. Questa guida fa parte del nostro Strumenti per la Documentazione nel 2026: Markdown, LaTeX, PDF e Flussi di Lavoro per la Stampa hub.

• Search è la soluzione migliore per un recupero rapido e diretto di informazioni utilizzando parole chiave.
• Deep Search eccelle nella comprensione del contesto e dell’intento, fornendo risultati più pertinenti e completi per query complesse.

Ecco la traduzione del contenuto della pagina Hugo dallo pseudocodice in italiano, mantenendo tutte le specifiche tecniche e gli elementi Hugo originali:

Will elencare qui alcuni strumenti di coding assistiti da AI e AI Coding Assistants con i loro lati positivi.

L’uso degli LLM non è molto costoso, potrebbe non esserci bisogno di acquistare un nuovo GPU fantastico. Ecco un elenco se LLM provider in the cloud con gli LLM che ospitano.

Ho un’ipotesi da testare: se utilizzare TUTTI i core su un processore Intel aumenterebbe la velocità degli LLM? Mi sta infastidendo il fatto che il nuovo modello gemma3 27 bit (gemma3:27b, 17 GB su ollama) non si adatti ai 16 GB di VRAM della mia GPU, e venga eseguito parzialmente sul CPU.

Nel mezzo del caos del mondo moderno qui sto confrontando le specifiche tecniche di diverse schede adatte a compiti legati all’AI (Deep Learning, Rilevamento Oggetti e LLMs). Sono però tutte incredibilmente costose.

Quando il server Ollama riceve due richieste contemporaneamente, il suo comportamento dipende dalla sua configurazione e dalle risorse del sistema disponibili.

Vibe coding è un approccio alla programmazione guidato dall’AI in cui gli sviluppatori descrivono la funzionalità desiderata in linguaggio naturale, permettendo agli strumenti AI di generare automaticamente il codice.

DeepSeek’s prima generazione di modelli di ragionamento con prestazioni paragonabili a quelle di OpenAI-o1, inclusi sei modelli densi distillati da DeepSeek-R1 basati su Llama e Qwen.

Questo Ollama CLI cheatsheet si concentra sui comandi che utilizzi ogni giorno (ollama ls, ollama serve, ollama run, ollama ps, gestione dei modelli e workflow comuni), con esempi che puoi copiare/incollare.

Non molto tempo fa è stato rilasciato. Veniamo al punto e testiamo come si comporta Mistral Small rispetto ad altri LLM.

Reranking è un secondo passo nella Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) sistemi, posizionato esattamente tra il Recupero e la Generazione.

Recentemente Black Forest Labs ha pubblicato un insieme di modelli AI testo-immagine.
Questi modelli si dice che abbiano una qualità di output molto superiore.
Proviamoli