završni rad (stručni)
Diplomski rad će se baviti temom integracije velikih jezičnih modela (Large Language Models, LLM) s web aplikacijama koristeći PHP i JavaScript.
Prikazat će se način na koji će se Meta-Llama-3.1 model integrirati koristeći platformu XAMP i aplikaciju LM Studio. U teorijskom dijelu rada istražit će napredak i ključne karakteristike LLM-a, koji utječu na učinkovitost modela. Analizirat će načine integracije LLM-ova u različite sustave. Rad će također evaluirati različite modele, uključujući Llama 3, i istražiti njihove performanse na ključnim referentnim testovima, pružajući uvid u njihovu upotrebljivost i prilagodljivost u različitim kontekstima.
Kroz ovaj rad, autor će demonstrirati da je moguće pokretati, odnosno koristiti se umjetnom inteligencijom u okruženjima s ograničenim resursima.
integracija ; veliki jezični modeli ; LLM ; web aplikacije ; PHP ; JavaScript ; Meta-Llama-3.1 ; XAMP ; LM Studio ; učinkovitost modela ; evaluacija modela ; referentni testovi ; prilagodljivost ; umjetna inteligencija ; ograničeni resursi
Razvojem virtualizacijskih tehnologija raste kompleksnost IT sustava, dok korisnici istovremeno zahtijevaju brži pristup resursima, napredne integracije i jednostavnost korištenja. Jedno od ključnih rješenja za ove izazove primjena je…
Ovaj rad istražuje i uspoređuje mogućnosti prosljeđivanja grafičkih kartica na Hyper-V i KVM hipervizorima prema virtualnim strojevima, detaljno opisujući metode, postupke i razlike u arhitekturi koje utječu na…
The ever-growing usage and adaptation of HTTP/3 in web traffic leverages Quick UDP Internet Connections (QUIC) as a transport protocol. QUIC is widely recognized for reduced latency, enhanced…
