最近、ブラックフォレスト・ラボズは一連のテキストから画像を生成するAIモデルを公開しました。これらのモデルは、出力品質が非常に高いとされています。試してみましょう

素晴らしい料理は目でも楽しむことができます。 しかし、この記事では、2 つの AI ベースの検索システム、Farfalle と Perplexica を比較します。

AWSにデプロイするためのラムダ関数はいくつかの言語で書くことができます。 JavaScript、Python、Golangで書かれた（ほぼ空の）関数のパフォーマンスを比較してみましょう…

それはとても素晴らしいことです！ Copilot や Perplexity.ai を呼び出して、世界中に何を求めているかを知られる代わりに、 今ではご自身の PC やラップトップで同様のサービスをホストできるようになりました！

最近、いくつかの新しいLLMがリリースされました。
非常にエキサイティングな時代です。
論理的誤謬の検出能力を確認するためにテストしてみましょう。

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。

さまざまなツールを試してきて、その中でもfloccusが最も気に入っていると結論付けました。

時折必要になるが、すぐに見つからないことがある。
そのため、ここにすべてを保存しておく。

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。

パラメータ数や量子化の異なるモデルの挙動をテストしています。

ollama のインストール 後、すぐに Ollama を再設定して、新しい場所にモデルを保存するようにするのが良いでしょう。そうすれば、新しいモデルをプルした際に、古い場所にダウンロードされなくなります。

ブラウザの広告ブロッカーのプラグインやアドオンを、Google Chrome、Firefox、Safariなどにインストールできますが、それぞれのデバイスごとにこの操作を行う必要があります。ネットワーク全体で広告をブロックする方法が、私の最もお気に入りの解決策です。

gitリポジトリをクローンした後は、ローカルリポジトリの設定を行います。特にユーザー名とメールアドレスを設定してください。

Hugo を使用してサイトを生成したら、次にホスティングプラットフォームへのデプロイが必要です。 ここでは、AWS S3 にプッシュし、AWS CloudFront CDN で配信する方法について解説します。

いくつかのLLM（大規模言語モデル）のバージョン（llama3（メタ/Facebook）、phi3（マイクロソフト）、gemma（グーグル）、mistral（オープンソース））におけるCPUおよびGPUでの予測速度の比較。

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）。