إعادة الترتيب هو خطوة ثانية في توليد المحتوى المعزز بالاسترجاع (RAG) الأنظمة, بين الاسترجاع والتكوين.

عندما خلقت
مشروع Flutter مع خلفية AWS Amplify,
الخطوة التالية هي نشره.
هنا كيفية نشر مشروع Flutter على مضيف AWS Amplify

مقدمة سريعة - كيفية إنشاء مشروع Flutter كامل على منصة AWS Amplify.

في الآونة الأخيرة أصدرت مختبرات Black Forest مجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي لتحويل النص إلى صورة. تُقال إن هذه النماذج تنتج صورًا ذات جودة أعلى بكثير. لنحاول استخدامها

الطعام الرائع هو متعة للعين أيضًا. لكن في هذه المقالة، سنقارن بين نظامي بحث قائمين على الذكاء الاصطناعي، Farfalle و Perplexica.

يمكننا كتابة دالة لامبدا للاستخدام في نشرها على AWS بلغات مختلفة. لنقارن أداء الدوال (التي تكاد تكون فارغة) المكتوبة بلغات JavaScript وPython وGolang…

هذا أمر مثير للغاية! بدلاً من الاتصال بـ copilot أو perplexity.ai وإخبار العالم بأكمله بما تبحث عنه، يمكنك الآن تشغيل خدمة مشابهة على جهاز الكمبيوتر أو الحاسوب المحمول الخاص بك!

عندما بدأت بتجربة النماذج الكبيرة للغة (LLMs)، كانت واجهات المستخدم الخاصة بها في التطوير النشط، و اليوم أصبحت بعضها جيدة حقًا.

في الآونة الأخيرة، شهدنا إصدار عدد من النماذج الجديدة من LLMs. أوقات مثيرة. لنختبر ونرى كيف تؤدي الأداء عند اكتشاف الخطا المنطقية.

ما زال هناك بعض الأساليب الشائعة لكتابة محفزات جيدة بحيث لا يشعر النموذج اللغوي الضخم (LLM) بالارتباك عند محاولة فهم ما تريده منه.

جربت أدوات مختلفة ووصلت إلى استنتاج أني أفضل floccus.

أحيانًا أحتاج إلى هذا ولكن لا أستطيع العثور عليه فورًا.
لذلك أحتفظ بهم جميعًا هنا.

عندما قمت تدريب مكتشف كائنات الذكاء الاصطناعي في وقت ما - كان LabelImg أداة مفيدة للغاية، لكن تصدير البيانات من Label Studio إلى تنسيق COCO لم يكن مقبولاً من قبل إطار عمل MMDetection..

اختبار كيف تؤثر النماذج ذات عدد مختلف من المعلمات والكم量化 على الأداء.

بعد تثبيت ollama من الأفضل إعادة تكوين ollama لتخزينها في مكان جديد فورًا. إذن بعد أن نسحب نموذجًا جديدًا، لن يتم تنزيله إلى الموقع القديم.