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KI-Modelle: GPT, xLSTM, Stable Diffusion, etc

phono 27.01.2023 - 13:10 212702 742 Thread rating
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Viper780

Er ist tot, Jim!
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Zitat aus einem Post von Dune
Du kannst sagen Vektor1 = bla1, Vektor2 = bla2, mach mir Matrix M mit Rechenoperationen Blabla. Seh da kein Problem, wenn man weiß, wie man es mathematisch formuliert

Vektor Grafik ;)
Aus einem jpg ein svg erzeugen und mit einer anderen Grafik verheiraten

Dune

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Schreib mir gaaaanz genau (wissenschaftlich genau) was die Daten Strukturen sind, was es können soll, und ich mach dir ein py oder ipynb für nix

Daeda

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github copilot kann jetzt auch claude (und bald gemini):

hynk

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Zitat aus einem Post von Viper780
Hätte gehofft eine KI kann mir die Arbeit abnehmen

Sind ja auch language Models.

@Dune&Longbow
Seht euch Mal Cline an (ehem. claude.dev) am VSCode Market. Da könnt ihr Claude über VSCode direkt auf euer Repo loslassen.
Benötigt aber API Credits. Kosten sind aber überschaubar und transparent.

Mit einer Kombination aus o1 preview für Konzeption und Claude direkt in VSCode fahr ich bisher besser als mit 4o jemals möglich war.
Bin ja so richtig kein Programmierer und hab es innerhalb weniger Stunden hinbekommen, für eine App mit der ich mir das Arbeitsleben erleichtern will ein Grundgerüst und die ersten Module zu bauen.
React, node, mongodb. Bild Upload, Crop & Auto Korrektur, Positionierung am Canvas, Textblöcke setzen, export to PDF und fertig ist das Fotoprotokoll. So ist zumindest der Wunsch. Upload und einfache Korrekturen funktionieren.

Wichtig ist es jedenfalls die Files eher klein zu halten, und den Code so gut es geht zu splitten, damit man nicht übers context window kommt. Weil Fehlermeldung bekommt man ja natürlich keine... sind ja unfehlbar.

*edit
Daedas Post übersehen... GitHub hat aufgeholt... Zum testen wäre es trotzdem. Ich fand bei Cline gut wie man den context herstellt sehr gut. Copilot ist da etwas undurchsichtig.

heute wurde auch GPT Search auf uns losgelassen. Gibt auch schon eine Chrome Extension um es als default search zu setzen.

Daeda

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Zitat aus einem Post von hynk
Ich fand bei Cline gut wie man den context herstellt sehr gut. Copilot ist da etwas undurchsichtig.

bei copilot kannst entweder mit /workspace das ganze projekt übergeben und er sucht sich selbst (teilwiese fail) files mit context raus.
aber seit ein paar tagen/versionen kannst du ihm im chat gezielt mehrere files zum context ins chatfenster ziehen, das find ich sehr praktisch. und das direkte einfügen der änderungen von copilot funktioniert jetzt auch super mit den diffs gleich wie bei git changes.

@app programmieren: schau dir mal das kürzlich angekündigte github sparks an, der anwendungsfall würde imho genau in so mini apps fallen.

hynk

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Ah, sehr cool. Danke.

Sparks steht noch auf meiner Liste. Kann gut sein dass das hinhaut für die Anwendung.

Dune

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Haben wir hier Leute die LLMs/RAGs auch in professionellem Kontext schon mal zusammen gebaut und gebenchmarked haben?

Spiel mich seit ein paar Wochen mit einer relativ stabilen und fundierten Architektur und Tool Chain, hat einige verschiedene Modelle, die laufen. Der Use-Chase ist Recht klar definiert und hat (bis jetzt) immer die gleiche Datenquelle.

Der Punkt, wo ich mir grad noch sehr schwer tue, ist eine sinnvolle Metrik zu definieren bzw. finden.

Irgendwelche Erfahrungen hier?

hynk

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Bis auf Basteleien, leider nein. Und Messbarkeit war bei ein Thema.
Bei Syntex, was ich aktuell für die Buchhaltung teste stellt sich die Frage auch nicht.
Kann's aber empfehlen. Macht einen überraschend soliden Eindruck.
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