Многие пользуются YouTube, Netflix, но не подозревают о ключевых опенсорсных программах типа ffmpeg, которые работают на бэкенде этих сервисов. Похожая ситуация с нейронками, где многие знают программу OllamaЧитать полностью »
Рубрика «llama»
Георгий Герганов, автор llama.cpp и звукового кейлогера
2025-07-07 в 9:01, admin, рубрики: Georgi Gerganov, ggml, LiteLLM, llama, llama.cpp, llm, LM Studio, Ollama, Георгий Герганов, тензорная алгебраLlama 3.1 и «Гарри Поттер»: сколько текста действительно запоминает ИИ?
2025-07-04 в 12:00, admin, рубрики: llama, llm, ml, искусственный интеллект, машинное обучение, текстовые моделиМожет ли искусственный интеллект запомнить целую книгу? А если да, что это значит для авторов, издателей и самих разработчиков ИИ? Недавнее исследование от ученых из Стэнфорда, Корнелла и Университета Западной Виргинии показало, что языковая модель Llama 3.1 может дословно воспроизвести до 42% текста «Гарри Поттера и Философского камня». Это заставляет усомниться в механизмах ограничения памяти ИИ и поднимает вопросы о защите авторских прав. Дальше — как раз об этом.
Разработка LLM моделей для обновления кода приложений на более высокие версии фреймворков или языков программирования
2025-06-20 в 19:01, admin, рубрики: express.js, Fine-tuning, gpt, llama, llm, nest.js, python, rag, RLВ этой статье я планирую исследовать, как можно использовать большие языковые модели (LLM) для миграции проектов между различными фреймворками. Применение LLM в задачах на уровне репозитория — это развивающаяся и всё более популярная область. Миграция кода со старых, устаревших фреймворков на новые является одной из ключевых задач в крупных корпоративных проектах.
Актуальность
Какая GPT-модель лучше распознаёт аннотации книг?
2025-06-10 в 6:16, admin, рубрики: Anthropic, chatgpt, gemini, llama, mistral, OpenAI, qwen, vibecoding, vlm, сравнениеКакая из современных мультимодальных GPT-моделей лучше и дешевле распознаёт текст с фотографий книжных аннотаций и правильнее выделяет оттуда структурированную информацию? Проведём сравнительное тестирование 28 моделей от Anthropic, Google, Meta, Mistral AI, OpenAI, Qwen и попытаемся ответить на эти вопросы не написав ни одной строчки кода самостоятельно.
10 лучших нейросетей-синонимайзеров: какую нейросеть выбрать для текста в 2025 году
2025-06-01 в 12:10, admin, рубрики: chatgpt, claude 3.7 sonnet, deepseek, grok-3, llama, mistral, ИИ, Синонимазеры, синонимыДоброго времени суток, «Хабр»!
Сегодня я стану вашим гидом по выбору лучших нейросетей-синонимайзеров 2025 года. Давайте узнаем, какие инструменты помогут преобразить ваш текст.
Как я начал писать своё автопротоколирование
2025-05-19 в 9:15, admin, рубрики: llama, python, Whisper, автоматизация, искусственный интеллект, прототипДисклеймер
Всем привет, это мой первый пост, если вдруг будет интересно, продолжу писать на эту тематику. Я не являюсь опытным и профессиональным разработчиком, поэтому буду делиться тем, что узнал сам и по какому пути шел. Мой путь не является правильным да и пишу в первый раз, поэтому судите «строго»:‑)
Этап первый - появление задачи
Современные уязвимости современных LLM-агентов
2025-05-05 в 11:15, admin, рубрики: gpt, grok, llama, llm, llm-attack, llm-агент, безопасность
Ян Лекун, создатель LeNet, формата DjVu и адвокат опенсорса
2025-05-05 в 9:01, admin, рубрики: cnn, CRF, deepseek, djvu, DWT, GTN, jpeg2000, lenet, llama, llm, Lush, ocr, PDF, ruvds_статьи, вейвлет-преобразование, Компьютерное зрение, машинное зрение, нейросети, распознавание символов, сверточные нейросети, тест тьюринга, условные случайные поля, Ян Лекун
Ян Лекун (Yann LeCun) — французский и американский учёный в области машинного обучения и компьютерного зрения. Известен как автор легендарной системы LeNet (1989 г.), где одним из первых начал применять методы биологических нейронных сетей для оптического распознавания символов (OCR).
Сейчас занимает должность вице-президента и ведущего исследователя ИИ в корпорации Meta (руководит разработкой опенсорсной языковой модели LLaMA, в том числе). При этом остаётся ярым приверженцем опенсорса, свободной науки и научно-технического прогресса человечества.Читать полностью »
На сколько Ollama готова для Production?
2025-03-23 в 18:53, admin, рубрики: gguf, gpt, huggingface, javascript, llama, llm, Ollama, python, TypeScript, yandexgptНекоторое время назад я был в восторге от Ollama: простое скачивание моделей одной консольной командой, наличие SDK для NodeJS и Python, OpenAI-подобное API. Однако, так как отрасль рынка активно развивается, инструмент с каждым днем становится менее конкурентноспособным
Проблемы Ollama
Пункты ниже заставят вас задуматься рассмотреть другой инструмент запуска GGUF, например: LMStudio, LocalAI, KoboldCPP, vLLM или llama-server
-
Модели-шизофреники c тысячами загрузок
Комплексное руководство по конфигурации сервера для LLM
2025-03-17 в 15:15, admin, рубрики: llama, llm, llm-модели, сервер
Привет! Развертывание языковой модели на собственном сервере требует тщательного планирования аппаратной составляющей. В этой статье мы разберем, какие компоненты критически важны для эффективной работы LLM, как они взаимодействуют, и какую конфигурацию выбрать под разные сценарии использования.