ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเปลี่ยนวิธีที่เราเขียนซอฟต์แวร์อย่างสิ้นเชิง ทุกวันนี้มีเครื่องมืออย่าง Codex, GitHub Copilot และปลั๊กอิน AI ใน Neovim/VSCode ที่สามารถช่วยเติมโค้ดอัตโนมัติ สร้างโครงร่างโปรเจ็กต์ หรืออธิบาย error message ที่ซับซ้อนได้
Continue reading "การทำงานร่วมกับ AI ในการเขียนโค้ดอย่างถูกวิธี"
Artificial intelligence is transforming software development. Today, tools like Codex, GitHub Copilot, and LLM-powered editors such as Neovim and VSCode integrations can autocomplete entire functions, generate boilerplate, or even explain cryptic error messages. For many developers, it feels like having an extra set of hands on the keyboard.
LLM（Large Language Model）の選択は、目的・ハードウェア・効率性の要件 によって変わります。
すべてのモデルが同じ用途向けではありません。あるものは チャットやアシスタント に、あるものは Mac（Apple Silicon）向け最適化 に、あるものは 軽量化（量子化） に、そしてあるものは セマンティック検索 に適しています。
Continue reading "最適なLLMモデルの選び方: Instruct・MLX・8-bit・Embedding"
การเลือกโมเดล LLM (Large Language Model) ที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับ เป้าหมายการใช้งาน ฮาร์ดแวร์ และความต้องการด้านประสิทธิภาพ
เพราะแต่ละโมเดลถูกออกแบบมาแตกต่างกัน: บางตัวเหมาะกับ แชทและผู้ช่วย, บางตัวเหมาะกับ การทำงานบนเครื่องแมค (Apple Silicon), บางตัวเหมาะกับ การใช้งานแบบประหยัดทรัพยากร, และบางตัวใช้สำหรับ การค้นหาความหมาย (semantic search)
Continue reading "วิธีเลือกโมเดล LLM ที่เหมาะสม: Instruct, MLX, 8-bit และ Embedding"
Choosing the right Large Language Model (LLM) depends on your goal, hardware, and efficiency requirements.
Not all models are built for the same purpose: some are tuned for chat, some for local optimization, some for lightweight inference, and others for semantic search.
Continue reading "How to Select the Right LLM Model: Instruct, MLX, 8-bit, and Embedding Models"
生産性向上・データ保護・コスト削減を、自分のコンピュータ上で動く AI で実現
เพิ่มประสิทธิภาพ ปกป้องข้อมูล และลดค่าใช้จ่ายด้วย AI ที่รันบนคอมพิวเตอร์ของคุณเอง
Continue reading "วิธีใช้โมเดล LLM แบบรันในเครื่อง (Local LLM) ในการทำงานประจำวัน"
Boost productivity, protect privacy, and cut costs by running AI locally.
Continue reading "How to Use Local LLM Models in Daily Work"
最近では 大規模言語モデル（LLM）、たとえば GPT-4、Llama-3、Qwen2.5 などが大きな注目を集めています。
しかし、LLMをあなた独自のデータで効果的に活用するには、もう一つのモデル — Embeddingモデル — が必要です。
ทุกวันนี้ โมเดลภาษาแบบขนาดใหญ่ (LLMs) เช่น GPT-4, Llama-3 หรือ Qwen2.5 เป็นที่พูดถึงอย่างมาก
แต่ถ้าคุณต้องการให้ LLM ทำงานกับข้อมูลของคุณได้จริง คุณจะต้องใช้โมเดลอีกชนิดหนึ่งควบคู่กันไป นั่นคือ โมเดล Embedding
Continue reading "วิธีใช้โมเดล Embedding ร่วมกับ LLM เพื่อสร้างแอป AI ที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น"