Recentie Black Forest Labs heeft een set van tekst-naar-afbeelding AI-modellen gepubliceerd. Deze modellen worden gezegd te hebben veel hogere uitvoerkwaliteit. Laten we ze uitproberen

Geweldige eten is ook een plezier voor de ogen. Maar in dit bericht vergelijken we twee op AI gebaseerde zoeksystemen: Farfalle en Perplexica.

We kunnen een lambda functie schrijven voor implementatie in AWS in verschillende talen. Laat ons de prestaties vergelijken van (bijna lege) functies geschreven in JavaScript, Python en Golang…

Dat is erg spannend! In plaats van Copilot of perplexity.ai aan te roepen en de hele wereld te vertellen wat je zoekt, kun je nu een vergelijkbare dienst op je eigen PC of laptop hosten!

Onlangs hebben we meerdere nieuwe LLMs gezien die zijn vrijgegeven. Opwindende tijden. Laten we testen en zien hoe ze presteren bij het detecteren van logische fouten.

Er zijn nog steeds enkele veelvoorkomende aanpakken om goede prompts te schrijven, zodat LLM’s niet in de war raken bij het begrijpen van wat je van hen wilt.

Ik heb verschillende tools geprobeerd en ben tot de conclusie gekomen dat ik floccus het meest leuk vind.

Soms heb ik dit nodig, maar kan het niet direct vinden.
Dus houd ik ze allemaal hier.

Toen ik object detectie AI optraaide enige tijd geleden - was LabelImg een zeer nuttig hulpmiddel, maar de export van Label Studio naar COCO formaat werd niet geaccepteerd door de MMDetection framework…

Testen hoe modellen met een verschillend aantal parameters en kwantificatie zich gedragen.

Na het installeren van Ollama is het beter om Ollama direct opnieuw te configureren om de modellen op een nieuwe locatie op te slaan. Zodat wanneer we een nieuw model ophalen, deze niet naar de oude locatie wordt gedownload.

Je kunt een browser adblock plugin of add-on installeren voor Google Chrome, Firefox of Safari, maar je moet dit dan op elk apparaat doen.
Het netwerkbrede ad-blocker is mijn favoriete oplossing.

Na het klonen van de git-repository, voer je de lokale repositoryconfiguratie uit, met name het instellen van de gebruikersnaam en e-mailadres.

Wanneer de website met Hugo is gegenereerd, is het tijd om deze te deployen naar een hostingplatform. Hieronder volgt een handleiding voor het uploaden naar AWS S3 en het serveren via AWS CloudFront CDN.

Vergelijking van de voorspellingsnelheid van verschillende versies van LLMs: llama3 (Meta/Facebook), phi3 (Microsoft), gemma (Google), mistral (open source) op CPU en GPU.

Hier vergelijk ik verschillende LLM-versies: Llama3 (Meta), Phi3 (Microsoft), Gemma (Google), Mistral Nemo (Mistral AI) en Qwen (Alibaba).