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 をインストールする 後すぐに、ollama の設定を変更してモデルを新しい場所に保存するように再設定するのが望ましいです。これにより、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るのを防ぐことができます。

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、ローカルリポジトリの設定を実行してください。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）。

Giteaのバックアップは、DB、Gitリポジトリ、アプリファイルという3つの動くパーツにまたがります。2024年以降、組み込みの gitea dump コマンドがこれらをまとめて一度に処理してくれます。

このブログの画像をトリミングし、リサイズし、境界線を追加する作業は、Linux Mint Cinnamonのコンテキストメニューにこの頻繁に使用される機能を追加するきっかけとなりました。

この飲み物は「グリントワイン」として知られていますが、英語ではよりよく「ホットワイン」と呼ばれます。
結構多くの材料があり、独自の味わいがあります。大好きです！

非常に網羅的なリストではありませんが、私自身にとって有用な項目をいくつかまとめました