LLM-frontends
Niet zo veel om uit te kiezen, maar toch...
Toen ik begon met het experimenteren met LLMs waren de UIs voor hen actief in ontwikkeling en nu zijn sommige van hen echt goed.
Niet zo veel om uit te kiezen, maar toch...
Toen ik begon met het experimenteren met LLMs waren de UIs voor hen actief in ontwikkeling en nu zijn sommige van hen echt goed.
Een beetje experimenteren vereist maar
Er zijn nog steeds enkele veelvoorkomende aanpakken om goede prompts te schrijven, zodat LLM’s niet in de war raken bij het begrijpen van wat je van hen wilt.
Labelen en training vereist wat lijmwerk
Toen ik object detectie AI optraaide enige tijd geleden - was LabelImg een zeer nuttig hulpmiddel, maar de export van Label Studio naar COCO formaat werd niet geaccepteerd door de MMDetection framework…
Laat ons de kwaliteit van het detecteren van logische fouten van verschillende LLMs testen
Hier vergelijk ik verschillende LLM-versies: Llama3 (Meta), Phi3 (Microsoft), Gemma (Google), Mistral Nemo (Mistral AI) en Qwen (Alibaba).