とてもエキサイティングですね！
CopilotやPerplexity.aiに頼って、世界中に自分の目的を明かす代わりに、今や自らのPCや高性能なノートPC上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。
論理的誤謬の検出能力を確認するためにテストしてみましょう。

まだ、LLMがあなたの意図を理解しようとする際に混乱しないようにするための、良いプロンプトを書くためのいくつかの一般的なアプローチがあります。

さまざまなツールを試してきて、その中でもfloccusが最も気に入っていると結論付けました。

時折必要になるが、すぐに見つからないことがある。
そのため、ここにすべてを保存しておく。

以前に オブジェクト検出AIのトレーニング を行った際、LabelImgは非常に役立つツールでしたが、 Label StudioからCOCOフォーマットへのエクスポートは MMDetectionフレームワークで受け入れられていませんでした。

パラメータ数や量子化の異なるモデルの挙動をテストしています。

ollamaをインストールした後は、すぐにOllamaを再構成して、新しい場所にモデルを保存するように設定するのが良いでしょう。そうすることで、新しいモデルをプルした際にも、古い場所にダウンロードされません。

ブラウザの広告ブロッカーのプラグインやアドオンを、Google Chrome、Firefox、Safariなどにインストールできますが、それぞれのデバイスごとにこの操作を行う必要があります。ネットワーク全体で広告をブロックする方法が、私の最もお気に入りの解決策です。

gitリポジトリをクローンした後は、ローカルリポジトリの設定を行います。特にユーザー名とメールアドレスを設定してください。

いくつかのLLM（大規模言語モデル）のバージョン（llama3（メタ/Facebook）、phi3（マイクロソフト）、gemma（グーグル）、mistral（オープンソース））におけるCPUおよびGPUでの予測速度の比較。

ここではいくつかのLLMバージョンを比較しています：Llama3（Meta）、Phi3（Microsoft）、Gemma（Google）、Mistral Nemo（Mistral AI）、Qwen（Alibaba）。

1. データベース、2) ファイルストレージ、3) その他のGiteaファイルをバックアップする必要があります。以下に手順を示します。

このブログの画像をトリミングし、リサイズし、境界線を追加する作業は、Linux Mint Cinnamonのコンテキストメニューにこの頻繁に使用される機能を追加するきっかけとなりました。

この飲み物は「グリントワイン」として知られていますが、英語ではよりよく「ホットワイン」と呼ばれます。
結構多くの材料があり、独自の味わいがあります。大好きです！

非常に包括的なリストではありませんが、私にとって役に立ついくつかの項目です