AI

標準的な Ollama には直接のリランク API がありませんので、 クエリとドキュメントのペアに対して埋め込みを生成し、それらをスコアリングすることで、Qwen3 リランカーを使用したリランキング（GO 言語で） を実装する必要があります。

ある寒い冬の7月の日… その日はオーストラリアにいた… 私は、未封のコンクリート補強筋を検出するためのAIモデルを訓練するという緊急の必要性を感じた…

このテストでは、Ollama上でホストされているさまざまなLLMがHugoページを英語からドイツ語に翻訳する方法を比較しています（[英語からドイツ語へのHugoページの翻訳の比較](https://www.glukhov.org/ja/post/2025/06/translation-quality-comparison-llms-on-ollama/ “英語からドイツ語へのHugoページの翻訳の比較”）。

テストした3つのページは、異なるトピックについており、いくつかの構造を持つマークダウンがありました：見出し、リスト、テーブル、リンクなど。

この小さな Reranking Goコード例はOllamaを呼び出して埋め込みを生成しています クエリと各候補ドキュメントに対して、 その後、コサイン類似度で降順にソートします。

Qwen3 Embedding および Reranker モデル は、Qwenファミリの最新リリースで、高度なテキスト埋め込み、検索、再順位付けタスクに特化して設計されています。

現代の世界の混乱の中でここにいて、さまざまなカードのテクスペックを比較 で、AI のタスクに適したものを確認しています。
(Deep Learning, オブジェクト検出、 LLMs など)。
しかし、これらはすべて非常に高価です。

Vibe coding は、開発者が自然言語で望む機能を説明し、AIツールが自動的にコードを生成するという、AI駆動型のプログラミングアプローチです。

私はMMDetection (mmengine, mdet, mmcv)をかなり使い、
今ではそのゲームから出てしまったようです。
残念です。私はそのモデルズーが好きでした。

DeepSeekの 1世代目の推論モデルで、OpenAI-o1と同等の性能を備えています。 これは、LlamaおよびQwenに基づいてDeepSeek-R1から蒸留された6つの密なモデルです。

少し前にもリリースされました。最新の状況を確認し、他のLLMと比較してMistral Smallのパフォーマンスをテストしてみましょう。

最近、ブラックフォレスト・ラボズは一連のテキストから画像を生成するAIモデルを公開しました。これらのモデルは、出力品質が非常に高いとされています。試してみましょう

美味しい料理は目にも楽しめます。 しかし、本記事ではAIに基づく2つの検索システム、FarfalleとPerplexicaを比較します。

とてもエキサイティングですね！
CopilotやPerplexity.aiにすべてを依頼する代わりに、今やあなた自身のPCやノートPCで同様のサービスをホストできるようになりました！

最近、いくつかの新しいLLMがリリースされました。
非常にエキサイティングな時代です。
それらが論理的誤謬を検出する際のパフォーマンスをテストし、確認してみましょう。

LLM（大規模言語モデル）のUI（ユーザーインターフェース）に初めて触れた時、それらは積極的に開発中で、今ではいくつかは本当に優れたものとなっています。