Recentemente Black Forest Labs ha pubblicato un insieme di modelli AI testo-immagine.
Questi modelli si dice che abbiano una qualità di output molto superiore.
Proviamoli

Il cibo meraviglioso è un piacere anche per i tuoi occhi. Ma in questo post confronteremo due sistemi di ricerca basati sull’IA, Farfalle e Perplexica.

Possiamo scrivere una funzione lambda per il deployment su AWS in diversi linguaggi. Confrontiamo le prestazioni di (quasi vuote) funzioni scritte in JavaScript, Python e Golang…

È davvero entusiasmante! Invece di chiamare Copilot o Perplexity.ai e rivelare al mondo intero cosa stai cercando, ora puoi ospitare un servizio simile sul tuo PC o laptop!

Recentemente abbiamo visto l’uscita di diversi nuovi LLM. Tempi eccitanti. Proviamo a testarli e a vedere come si comportano nel rilevare le fallacie logiche.

Tuttavia, esistono alcuni approcci comuni per scrivere promemoria efficaci in modo che i modelli linguistici non si confondano cercando di capire cosa si desidera da essi.

Ho provato diversi strumenti e sono arrivato alla conclusione che preferisco floccus.

A volte ne ho bisogno ma non riesco a trovarli subito.
Per questo motivo li tengo tutti qui.

Quando ho addestrato un rilevatore di oggetti AI qualche tempo fa - LabelImg era uno strumento molto utile, ma l’esportazione da Label Studio al formato COCO non era accettata dal framework MMDetection..

Testare come si comportano i modelli con diverso numero di parametri e quantizzazione.

Dopo aver installato ollama, è meglio riconfigurare Ollama per memorizzarli subito in un nuovo luogo. In questo modo, dopo aver scaricato un nuovo modello, non verrà scaricato nella posizione vecchia.

Puoi installare un plugin o un’estensione per il blocco degli annunci nel browser per Google Chrome, Firefox o Safari, ma dovrai farlo su ogni dispositivo. Il blocco degli annunci su tutta la rete è la mia soluzione preferita.

Dopo aver clonato il repository git, effettua la configurazione del repository locale, in particolare imposta il nome utente e l’indirizzo email.

Quando il sito viene generato con Hugo, è il momento di distribuirlo su una piattaforma di hosting. Ecco una guida su come pubblicarlo su AWS S3 e servirlo tramite la CDN AWS CloudFront.

Confronto della velocità di previsione di diverse versioni degli LLM (Large Language Models): llama3 (Meta/Facebook), phi3 (Microsoft), gemma (Google), mistral (open source) su CPU e GPU.

Ecco qui che confronto diverse versioni di LLM: Llama3 (Meta), Phi3 (Microsoft), Gemma (Google), Mistral Nemo (Mistral AI) e Qwen (Alibaba).