Mistral Small, Gemma 2, Qwen 2.5, Mistral Nemo, LLama3 e Phi - Teste de LLM
Próxima rodada de testes de LLM
Não foi muito tempo atrás que foi lançado. Vamos dar uma olhada e testar como o Mistral Small se compara a outros LLMs.
LLM
Reclassificação com modelos de embedding
Um código Python para o reranking de RAG
Modelo de IA de texto para imagem Flux
Incredível novo modelo de IA para gerar imagens a partir de texto.
Recentemente, a Black Forest Labs publicou um conjunto de modelos de IA de texto para imagem. Diz-se que esses modelos oferecem uma qualidade de saída muito superior. Vamos testá-los
Farfalle x Perplexica
Comparando dois motores de busca de IA auto-hospedados
Comida incrível é um prazer também para os seus olhos. Mas, neste post, compararemos dois sistemas de busca baseados em IA, Farfalle e Perplexica.
Hospedagem própria do Perplexica - com Ollama
Executando um serviço estilo Copilot localmente? Fácil!
Isso é muito emocionante! Em vez de chamar o Copilot ou o Perplexity.ai e contar a todos o que você busca, agora você pode hospedar um serviço similar no seu próprio PC ou laptop!
Gemma2 x Qwen2 x Mistral Nemo x...
Teste de detecção de falácias lógicas
Recentemente, vimos o lançamento de vários novos LLMs. Tempos emocionantes. Vamos testar e ver como eles se comportam na detecção de falácias lógicas.
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.
Comparando as Capacidades de Resumo dos LLMs
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.
Mova os modelos do Ollama para uma localização diferente
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.
Teste de Velocidade de Grandes Modelos de Linguagem
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.
Detecção de Falácias Lógicas com LLMs
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).