Het vergelijken van twee deepseek-r1-modellen met twee basismodellen
DeepSeek’s eerste generatie redeneingsmodellen met vergelijkbare prestaties als OpenAI-o1, waaronder zes dichte modellen gedistilleerd van DeepSeek-R1 op basis van Llama en Qwen.
Deze lijst met Ollama-commands heb ik ongeveer op hetzelfde moment samengesteld...
Hier is de lijst en voorbeelden van de nuttigste Ollama-commands (Ollama commands cheatsheet) Die ik vroeger al heb samengesteld. Hopelijk is het ook nuttiig voor jou.
Volgende ronde LLM-tests
Niet zo lang geleden is vrijgegeven. Laten we even opschieten en test hoe Mistral Small presteert vergeleken met andere LLMs.
Een Python-code voor het herordenen van RAG
Innovatief nieuw AI-model om afbeeldingen te genereren op basis van tekst
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
Een vergelijking van twee zelfgehoste AI zoekmachines
Prachtige voedsel is ook een genot voor de ogen. Maar in dit bericht vergelijken we twee AI-gebaseerde zoeksystemen, Farfalle en Perplexica.
Een copilot-stijl service lokaal uitvoeren? Eenvoudig!
Dat is zeer opwindend! In plaats van copilot of perplexity.ai aan te roepen en aan het hele wereldje te vertellen wat je zoekt, kan je nu een soortgelijk dienst op je eigen PC of laptop hosten!
Testen van het detecteren van logische fouten
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.
Niet zo veel om uit te kiezen, maar toch...
Toen ik begon met het experimenteren met LLMs waren de UIs voor hen actief in ontwikkeling en nu zijn sommige van hen echt goed.
Een beetje experimenteren vereist maar
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.
8 llama3 (Meta+) en 5 phi3 (Microsoft) LLM-versies
Testing hoe modellen met verschillende aantal parameters en quantisatie zich gedragen.
Ollama LLM-modelbestanden nemen veel ruimte in beslag
Na het installeren van ollama is het beter om ollama direct opnieuw in te stellen om ze op te slaan in een nieuwe locatie. Zo krijgen we nieuwe modellen niet gedownload naar de oude locatie.
Laat ons de snelheid van de LLM's testen op GPU versus CPU
Vergelijking van de voorspellende snelheid van verschillende versies van LLMs: llama3 (Meta/Facebook), phi3 (Microsoft), gemma (Google), mistral (open source) op CPU en GPU.
Laat ons de kwaliteit van het detecteren van logische fouten van verschillende LLMs testen
Hier vergelijk ik verschillende LLM-versies: Llama3 (Meta), Phi3 (Microsoft), Gemma (Google), Mistral Nemo (Mistral AI) en Qwen (Alibaba).
