AI

以下是目前最有用的 Ollama 命令列表和示例（[Ollama 命令速查表](https://www.glukhov.org/zh-cn/post/2024/12/ollama-cheatsheet/ “ollama 命令速查表)"），我之前整理过一些。
希望它对你有用（对你有用）。

不久之前发布了。让我们跟上进度并
测试Mistral Small与其他LLMs的性能表现。

Reranking 是检索增强生成 (RAG) 系统 的第二步， 位于检索和生成之间。

最近，Black Forest Labs 发布了一组
文本到图像AI模型。
这些模型据说具有更高的输出质量。
让我们试试看

美味的食物不仅令人垂涎，也是一道视觉盛宴。
但在这篇文章中，我们将比较两个基于人工智能的搜索系统，Farfalle 和 Perplexica。

这非常令人兴奋！
与其调用 Copilot 或 Perplexity.ai 并告诉全世界你想要什么，
你现在可以在自己的 PC 或笔记本电脑上运行类似的服务！

最近我们看到有几款新的大型语言模型（LLMs）发布。
令人兴奋的时刻。
让我们进行测试，看看它们在检测逻辑谬误时的表现如何。

当我开始尝试使用大型语言模型（LLMs）时，它们的用户界面正处于积极开发中，而现在其中一些已经非常出色了。

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。

有时候需要这些内容但一时找不到，所以把它们都放在这里。

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）。