Die E-Mail habe ich ja schon lange nicht mehr gesehen – und das liegt nicht daran, dass ich nicht auf mein Betriebssystem zugreifen kann. 🙂 – OK, was ist also passiert. Folgende E-Mail vom Absender Milan Savage khb10232@nifty.ne.jp hat mich am Samstagabend erreicht:
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Auf dem BPI-Centi-S3 ist bei Lieferung die MicroPython Firmware „https://github.com/BPI-STEAM/BPI-Centi-S3-Doc/tree/main/micropython_st7789s3_firmware“ installiert. Diese bringt schon einige Module mit. Mit help(‚modules‘) kann man sich die Liste der Module ausgeben lassen.
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Gestern sind endlich meine BPI-Centi-S3 eingetroffen, auf die ich schon sehr gespannt war. Mit dem Rotary Encoder an der Seite erinnern sie mich an einen PDA, der Ende der 90er Jahre ganz kurz auf dem Markt war. Zu der Zeit hat der Palm Pilot den Mark dominiert, aber es gab auch einen kleinen PDA, der auch über einen Rotary Encoder gesteuert wurde. Also mal sehen, was dieses kleine Wunderwerk der Technik so kann. BPI-Centi-S3 Case im 3D gedruckten Gehäuse Der BPI-Centi-S3 ist ein kleines ESP32-S3-Entwicklungsboard mit einem 1,9-Zoll-LCD Display, das sich für die Entwicklung von einfachen Anwendungsprojekte mit Farbdisplay, interaktiver Steuerung über den Rotary Encoder und drahtloser Kommunikation über Bluetooth und Wi-Fi eignet. Der hier verbaute Espressif ESP32-S3 Chip unterstützt es…
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Aktuell trainiere ich gerade ein neues Modell mit Tensorflow / Keras und ich habe mich gefragt, wozu eigentlich der Validation-Loss ermittelt wird? Also habe ich kurzerhand ChatGPT gefragt und folgende Antwort erhalten: Genau was ich vermutet habe. „… the validation loss is not used directly to update the model’s parameters.“ schade, dass man die Berechnung von val_loss nicht verhindern kann :-(.
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Warum muss man eigentlich die ganze Zeit auf einer Tastatur rumhacken und den von Chat-GPT erstellten Text lesen? Das geht doch auch anders.
Also habe ich mich mal hingesetzt und eine kleine Android App erstellt, die es ermöglicht, sich mich Chat-GPT (bzw. GPT-3) in natürlicher Sprache zu unterhalten. Dazu ist die Kombination der folgenden Komponenten nötig.
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DeepLearning.ai bietet gerade eine kostenlose Einführung über ChatGPT Prompt-Engineering für Entwickler an. Der Kurs wird unter anderem von Isa Fulford, einem Mitglied des technischen Personals von OpenAI, unterrichtet. Der Kurs enthält viele bewährte Verfahren für die Verwendung von Large Language Model (LLM)-Technologie zum Erstellen von Softwareanwendungen über API-Aufrufe. Der Schwerpunkt liegt dabei auf instruction tuned LLMs. Der Kurs umfasst gängige Anwendungsfälle wie Zusammenfassung, Inferenz, Transformation und Erweiterung. Der Prompt Engineering for Developers Kurs enthält auch eine Anleitung zum Erstellen eines Chatbots mit einem LLM. In dem Kurs lernt man, wie wichtig die Bedeutung klarer Anweisungen bei der Verwendung eines LLM ist und das instruction tuned LLMs aufgrund ihrer Fokussierung auf das Befolgen von Anweisungen und ihrer Sicherheit für die meisten…
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Virtualenvwrapper ist ein Python-Tool, das die Verwaltung von Python-Virtual-Environments erleichtert. Es ermöglicht Benutzern, virtuelle Umgebungen für Python-Projekte zu erstellen, zu verwalten und zu aktivieren. Das Tool baut auf dem Python-Paket virtualenv auf und bietet zusätzliche Funktionen und Komfort für die Arbeit mit virtuellen Umgebungen. Installation Zunächst muss das virtualenvwrapper-Tool installiert werden. Dies kann mit dem folgenden Befehl in der Kommandozeile durchgeführt werden: Sobald das Tool installiert ist, können wir beginnen, virtuelle Umgebungen zu erstellen und zu verwalten. Erstellung einer virtuellen Umgebung Die Erstellung einer virtuellen Umgebung erfolgt mit dem Befehl „mkvirtualenv“. Der Befehl erstellt eine neue virtuelle Umgebung mit dem angegebenen Namen. Wenn der Name nicht angegeben wird, wird der Name des aktuellen Verzeichnisses als Name der virtuellen Umgebung verwendet.…
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Chat-GPT hat in der letzten Zeit für viel Wirbel gesorgt. Das von OpenAI entwickelte Tool kann Texte generieren und Programmcode schreiben, Übersetzen und vieles mehr. Es gibt eine Menge großartiger Anwendungsbeispiele für die Nutzung von Chat-GPT, aber es gibt auch Einschränkungen, so kann Chat-GPT z.B. nicht auf Dokumente zugreifen, die nur im Intranet verfügbar sind oder noch sehr aktuell sind und beim Training des KI-Modells noch nicht zur Verfügung standen. Die Idee habe für dieses Experiment habe ich dem GitHub Respository https://github.com/davila7/file-gpt entnommen und nur ein paar kleinere Änderungen und Ergänzungen vorgenommen. Es gibt auch noch andere fertige Lösungen wie z.B. https://github.com/arc53/DocsGPT (https://docsgpt.arc53.com/), https://www.chatpdf.com/ oder ArxivGPT die einen ähnlichen Ansatz verfolgen. Wie kann man damit mit Büchern sprechen? Um mit…
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Prompt Engineering ist eine wichtige Disziplin für Nutzer, die sich mit der Entwicklung von effektiven und zuverlässigen Prompts befasst. Ein gut konzipierter Prompt ist entscheidend für die Erledigung der Aufgabe, da ein guter Prompt dem Modell hilft, die Aufgabe besser zu analysieren, genauer zu beantworten und eine hohe Trefferquote zu erzielen. In diesem Zusammenhang haben habe ich eine umfassenden Prompt Engineering Guide erstellt, der einen umfassenden Einblick in die Erstellung und Optimierung von Prompts gibt. Er bietet Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Erstellung und Optimierung von Prompts, von der Formulierung einfacher Anweisungen über die Verwendung von Kontext- und Hintergrundinformationen sowie der Implementierung von Feedback-Mechanismen bis zur Optimierung der Leistung des Modells. Die aktuelle Version des Prompt Engineering Guide kann unter https://prompt-buch.de/ kostenlos und…
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Sam Altman hat er in der Vergangenheit bei verschiedenen Gelegenheiten öffentlich über die Möglichkeit einer zukünftigen Artificial General Intelligence (AGI) gesprochen und auch darüber, dass mit GPT-3 ein wichtiger Schritt in diese Richtung erreicht wurde. Aktuell hat er gerade wieder in einem Interview mit Lex Fridman von der Artificial General Intelligence (AGI) gesprochen.
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