Jak platformy AI korzystają z Twoich danych? Przegląd obowiązujących zasad
W tym artykule przedstawiamy zasady, dotyczące prywatności danych, obowiązujące w czołowych platformach AI.
Lokalne LLM-y: testujemy lekkie modele do przetwarzania dokumentów
W tym wpisie przyjrzymy się kilku najlepszym otwartoźródłowym lekkim modelom LLM oraz sposobom ich uruchamiania na lokalnym komputerze z systemem Windows — zarówno przy użyciu samego CPU, jak i z ograniczoną kartą graficzną (GPU) — w zastosowaniach związanych z przetwarzaniem dokumentów.
Lokalne wdrażanie modeli LLM: przewodnik po Ollama i LM Studio
W tym przewodniku przyjrzymy się dwóm zaawansowanym narzędziom, które umożliwiają lokalne uruchamianie modeli: Ollama i LM Studio. Przejdziemy przez proces instalacji, omówimy sposób ich użycia oraz możliwości dostosowania, pomagając Ci wybrać najlepsze rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb.
OpenAI vs. DeepSeek: Techniczne porównanie z wykorzystaniem zunifikowanych interfejsów API
W tym artykule przeprowadzamy analizę porównawczą trzech popularnych modeli LLM—modeli GPT od OpenAI: 4o-mini i o3-mini, oraz DeepSeek R1—w celu oceny ich skuteczności w odczytywaniu i analizie danych statystycznych z dużych plików PDF.
Ocena dużych modeli językowych (LLM) z wykorzystaniem Retrieval-Augmented Generation (RAG) i DeepEval dla złożonych danych tabelarycznych
W tym artykule przyjrzymy się, jak DeepEval pomaga w systematycznej ocenie, zwiększając wiarygodność informacji tworzonych przez AI.
Sieci neuronowe w przeglądarce: Przewodnik na przykładzie customowej sieci YOLO do wykrywania twarzy
Wraz z rosnącym zapotrzebowaniem na aplikacje działające w czasie rzeczywistym, uruchamianie modeli głębokiego uczenia w przeglądarce staje się coraz bardziej dostępne i wydajne. W tym artykule pokażemy, jak zaimplementować wykrywanie obiektów bezpośrednio w przeglądarce, wykorzystując YOLO (You Only Look Once) oraz TensorFlow.js. Skoncentrujemy się na zastosowaniu wytrenowanego przez nas niestandardowego…