LLMフロントエンド
選択肢は多くないが、それでも……。
LLM（大規模言語モデル）のUI（ユーザーインターフェース）に初めて触れた時、それらは積極的に開発中で、今ではいくつかは本当に優れたものとなっています。
AI
LLM用の効果的なプロンプトの作成
いくつかの試行錯誤が必要ですが、
まだ、LLMがあなたの意図を理解しようとする際に混乱しないようにするための、良いプロンプトを書くためのいくつかの一般的なアプローチがあります。
Label Studio と MMDetection を使用したオブジェクト検出 AI のトレーニング
ラベリングとトレーニングには、ある程度の接着が必要です。
以前に オブジェクト検出AIのトレーニング を行った際、LabelImgは非常に役立つツールでしたが、 Label StudioからCOCOフォーマットへのエクスポートは MMDetectionフレームワークで受け入れられていませんでした。
LLMを用いた論理的誤謬の検出
さまざまなLLMの論理的誤謬検出の質をテストしましょう
ここではいくつかのLLMバージョンを比較しています：Llama3（Meta）、Phi3（Microsoft）、Gemma（Google）、Mistral Nemo（Mistral AI）、Qwen（Alibaba）。