LLM

Aangezien standaard Ollama geen directe rerank API heeft, zal je herordenen met Qwen3 Reranker in GO moeten implementeren door embeddings te genereren voor query-documentparen en deze te scoren.

In deze test ben ik aan het vergelijken hoe verschillende LLMs die op Ollama zijn gehost Hugo-pagina’s vertalen van Engels naar Duits. Drie pagina’s die ik heb getest, waren over verschillende onderwerpen, hadden wat mooie markdown met enige structuur: koppen, lijsten, tabellen, links, enzovoort.

Dit kleine Reranking Go codevoorbeeld roept Ollama aan om embeddings te genereren voor de query en voor elk kandidaatdocument, en vervolgens sorteren in dalende volgorde op cosinus-afstand.

De Qwen3 Embedding en Reranker modellen zijn de nieuwste uitgaven in de Qwen-familie, specifiek ontworpen voor geavanceerde tekst-embedding, ophalen en herordenen taken.

Hoe beïnvloeden PCIe-lanes de prestaties van LLM’s? Afhangend van de taak. Voor training en multi-GPU-inferentie - is de prestatievermindering aanzienlijk.

In de Ollama modellenbibliotheek zijn er modellen die in staat zijn HTML-inhoud om te zetten in Markdown, wat handig is voor inhoudsconversietaken.

• Zoeken is het beste voor snelle, directe informatieophaal met behulp van trefwoorden.
• Diepe zoekopdracht is uitstekend in het begrijpen van context en intentie, en levert relevantere en uitgebreidere resultaten voor complexe vragen.

Hier vindt u een overzicht van enkele AI-gestuurde programmeringstools en hun vooruitvoordelen:

Het gebruik van LLMs is niet erg duur, er is mogelijk geen behoefte om een nieuw geweldige GPU te kopen.
Hier is een lijst met LLM providers in de cloud die LLMs hosten.

Ik heb een theorie om te testen – als we alle kernen op een Intel CPU gebruiken, verhoogt dat de snelheid van LLMs? Het irriteert me dat de nieuwe gemma3 27 bit model (gemma3:27b, 17 GB op ollama) niet past in de 16 GB VRAM van mijn GPU en gedeeltelijk op de CPU draait.

In het midden van de moderne wereld’s onrust ben ik tech specs van verschillende kaarten vergelijken die geschikt zijn voor AI taken (Deep Learning, Object Detectie en LLMs). Ze zijn allemaal enorm duur, echter.

Wanneer de Ollama-server twee aanvragen tegelijkertijd ontvangt, hangt het gedrag ervan af van de configuratie en de beschikbare systeemresources.

Vibe coding is een AI-gestuurde programmeerbenadering waarbij ontwikkelaars gewenste functionaliteit beschrijven in natuurlijke taal, waardoor AI-tools automatisch code kunnen genereren.

DeepSeek’s eerste generatie redeneingsmodellen met vergelijkbare prestaties als OpenAI-o1, waaronder zes dichte modellen gedistilleerd van DeepSeek-R1 op basis van Llama en Qwen.

Hier is de lijst en voorbeelden van de meest nuttige Ollama-commands (Ollama commands cheatsheet) Die ik vroeger al heb samengesteld. Hopelijk is het nuttiig voor je.