Ponowne rankowanie za pomocą modeli osadzeń
Kod Pythona do ponownego rankingu w RAG.
Kod Pythona do ponownego rankingu w RAG.
Porównanie dwóch samodzielnie hostowanych silników wyszukiwania AI
Wspaniałe jedzenie to również przyjemność dla oczu. Ale w tym poście porównamy dwa systemy wyszukiwania oparte na AI: Farfalle i Perplexica.
Czy uruchamiasz lokalnie usługę w stylu Copilot? To proste!
To jest bardzo ekscytujące! Zamiast korzystać z Copilota lub perplexity.ai i informować cały świat o swoich potrzebach, możesz teraz hostować podobną usługę na własnym komputerze lub laptopie!
Testowanie wykrywania błędnego rozumowania
Niedawno widzieliśmy kilka nowych LLM, które zostały wydane. Wspaniałe czasy. Zróbmy test i zobaczmy, jak działają, gdy wykrywają błędy logiczne.
Nie ma ich aż tak wiele do wyboru, ale nadal....
Gdy zaczynałem eksperymentować z LLM, ich interfejsy użytkownika były w fazie aktywnego rozwoju, a teraz niektóre z nich są naprawdę dobre.
Wymaga pewnego doświadczenia, ale
Nadal istnieją pewne powszechne podejścia do pisania dobrych promptów, dzięki czemu LLM nie będzie się pogubił, próbując zrozumieć, czego od niego oczekujesz.
8 wersji llama3 (Meta+) i 5 wersji phi3 (Microsoft) LLM
Testowanie zachowania modeli o różnej liczbie parametrów i różnym stopniu kwantyzacji.
Pliki modeli LLM Ollama zajmują dużo miejsca.
Po zainstalowaniu Ollama lepiej jest od razu skonfigurować Ollama tak, aby przechowywał je w nowej lokalizacji. Dzięki temu po pociągnięciu nowego modelu nie zostanie on pobrany do starego miejsca.