Escrever prompts eficazes para LLMs
Exige alguma experimentação, mas
Ainda assim, existem algumas abordagens comuns sobre como escrever bons prompts para que os LLMs não fiquem confusos ao tentar entender o que se espera deles.
Exige alguma experimentação, mas
Ainda assim, existem algumas abordagens comuns sobre como escrever bons prompts para que os LLMs não fiquem confusos ao tentar entender o que se espera deles.
Sincronizando favoritos entre laptops e navegadores?
Experimentei diferentes ferramentas e cheguei à conclusão de que gosto mais do Floccus.
Fragmentos de código Python frequentemente necessários
Às vezes preciso disto, mas não consigo encontrar imediatamente. Portanto, mantenho tudo aqui.
A rotulagem e o treinamento precisam de alguma colagem.
Quando treinei um detector de objetos com IA há algum tempo, o LabelImg foi uma ferramenta muito útil, mas a exportação do Label Studio para o formato COCO não era aceita pelo framework MMDetection..
8 versões do LLM llama3 (Meta+) e 5 versões do LLM phi3 (Microsoft)
Testando como modelos com diferentes números de parâmetros e quantização estão se comportando.
Os arquivos de modelos LLM do Ollama ocupam muito espaço.
Após instalar o Ollama, é melhor reconfigurar o Ollama para armazená-los em um novo local imediatamente. Assim, após baixar um novo modelo, ele não será baixado para o local antigo.
É tão irritante assistir a todos aqueles anúncios.
Você pode instalar um plugin ou extensão de bloqueador de anúncios para o Google Chrome, Firefox ou Safari, mas terá de fazer isso em cada dispositivo. O bloqueador de anúncios em rede é a minha solução favorita.
Mensagem de erro muito frequente...
Após clonar o repositório git, realize a configuração do repositório local, especialmente definindo o nome de usuário e o endereço de e-mail.
O Hugo é um gerador de sites estáticos.
Quando o site é gerado com o Hugo, é hora de implantá-lo em alguma plataforma de hospedagem. Aqui está um tutorial sobre como fazer o push para o AWS S3 e servir com a CDN AWS CloudFront.
Vamos testar a velocidade dos LLMs em GPU versus CPU.
Comparando a velocidade de predição de várias versões de LLMs: llama3 (Meta/Facebook), phi3 (Microsoft), gemma (Google), mistral (código aberto) em CPU e GPU.
Vamos testar a qualidade da detecção de falácias lógicas em diferentes LLMs.
Aqui estou comparando várias versões de LLMs (Modelos de Linguagem): Llama3 (Meta), Phi3 (Microsoft), Gemma (Google), Mistral Nemo (Mistral AI) e Qwen (Alibaba).
Tudo pode acontecer nestes tempos difíceis.
É necessário fazer o backup de 1) do banco de dados, 2) do armazenamento de arquivos e 3) de alguns outros arquivos do Gitea. Vamos lá.
Às vezes, basta adicionar o item ali...
O recorte, redimensionamento e a criação de bordas para as imagens deste blog me levaram a adicionar este recurso frequentemente usado ao menu de contexto do Linux Mint Cinnamon.
Em uma fria noite de inverno, é tão reconfortante ter
Conhecia esta bebida como “Glintwein”; em inglês, é mais frequentemente chamada de Vinho Queimado (Mulled Wine). Tem bastantes ingredientes e um sabor original. Adoro!
Alguns parâmetros de linha de comando de ferramentas
Não é uma lista muito abrangente, apenas algumas úteis para mim
Para usar o container registry no k8s, é necessário utilizá-lo por meio de SSL.
Queremos hospedar um registro de containers amigável e seguro - para enviar imagens Docker para lá e nosso cluster Kubernetes irá buscá-las desse registro. Assim surgiu a ideia de usar o Gitea sobre SSL.
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