AI

仍然有一些常见的方法可以编写良好的提示，使大语言模型（LLM）在理解你的需求时不会感到困惑。

当我 训练目标检测AI 一段时间之前 - LabelImg 是一个非常有用的工具， 但从 Label Studio 导出到 COCO 格式 不被 MMDetection 框架接受…

测试不同参数数量和量化模型的行为。

在安装 ollama之后，最好立即重新配置 ollama，以便将模型存储在新位置。这样，当我们拉取新模型时，它就不会被下载到旧位置。

比较几种大语言模型（LLMs）版本在CPU和GPU上的预测速度：llama3（Meta/Facebook）、phi3（Microsoft）、gemma（Google）、mistral（开源）。

在这里，我将比较几种大语言模型（LLM）的版本：Llama3（Meta）、Phi3（Microsoft）、Gemma（Google）、Mistral Nemo（Mistral AI）和Qwen（阿里巴巴）。