LLM

Karena Ollama standar tidak memiliki API rerank langsung, Anda perlu menerapkan reranking menggunakan Qwen3 Reranker dalam GO dengan menghasilkan embedding untuk pasangan query-dokumen dan memberi skor mereka.

Dalam uji coba ini saya membandingkan bagaimana berbagai LLM yang dihosting di Ollama menerjemahkan halaman Hugo dari bahasa Inggris ke Jerman. Tiga halaman yang saya uji berbeda topiknya, memiliki beberapa markdown yang menarik dengan struktur tertentu: header, daftar, tabel, tautan, dll.

Ini sedikit Contoh kode Go untuk reranking memanggil Ollama untuk menghasilkan embedding untuk query dan setiap dokumen kandidat, kemudian mengurutkan menurun berdasarkan kesamaan kosinus.

Model Qwen3 Embedding dan Reranker adalah rilis terbaru dalam keluarga Qwen, yang dirancang khusus untuk tugas pemrosesan teks lanjutan, pencarian, dan pengurutan ulang.

Bagaimana Jalur PCIe Mempengaruhi Kinerja LLM? Tergantung pada tugasnya. Untuk pelatihan dan inferensi multi-GPU — penurunan kinerja sangat signifikan.

Dalam perpustakaan model Ollama terdapat model yang mampu mengubah konten HTML menjadi Markdown, yang berguna untuk tugas konversi konten.

• Cari paling baik digunakan untuk pencarian informasi cepat dan sederhana menggunakan kata kunci.
• Pencarian Mendalam unggul dalam memahami konteks dan niat, memberikan hasil yang lebih relevan dan komprehensif untuk pertanyaan kompleks.

Akan disebutkan di sini beberapa alat pemrograman yang didukung AI dan Asisten Pemrograman AI beserta keunggulan mereka.

Menggunakan LLM tidak terlalu mahal, mungkin tidak perlu membeli GPU baru yang hebat. Berikut adalah daftar penyedia LLM di cloud dengan LLM yang mereka host.

Saya punya teori untuk diuji - jika memanfaatkan semua inti pada CPU Intel akan meningkatkan kecepatan LLM? Ini mengganggu saya bahwa model baru gemma3 27 bit (gemma3:27b, 17GB pada ollama) tidak masuk ke dalam VRAM 16GB GPU saya, dan sebagian berjalan di CPU.

Dalam tengah-tengah kekacauan dunia modern ini, di sini saya membandingkan spesifikasi teknis dari berbagai kartu yang cocok untuk tugas AI
(Deep Learning,
Object Detection
dan LLMs).
Mereka semua sangat mahal meskipun demikian.

Ketika server Ollama menerima dua permintaan secara bersamaan, perilakunya bergantung pada konfigurasinya dan sumber daya sistem yang tersedia.

Vibe coding adalah pendekatan pemrograman yang didorong oleh AI, di mana pengembang menggambarkan fungsi yang diinginkan dalam bahasa alami, memungkinkan alat AI untuk menghasilkan kode secara otomatis.

Model pertama DeepSeek dengan kemampuan penalaran yang setara dengan OpenAI-o1, termasuk enam model padat yang didistilasi dari DeepSeek-R1 berbasis Llama dan Qwen.

Berikut adalah daftar dan contoh perintah Ollama yang paling berguna (lembar perintah Ollama) Yang saya kumpulkan beberapa waktu lalu. Semoga akan berguna bagi Anda useful to you.