TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #14845 · Jun 20

#jupyter_notebook#ai#artificial_intelligence#chatgpt#deep_learning#from_scratch#gpt#language_model#large_language_models#llm#machine_learning#python#pytorch#transformer You can learn how to build your own large language model (LLM) like GPT from scratch with clear, step-by-step guidance, including coding, training, and fine-tuning, all explained with examples and diagrams. This approach mirrors how big models like ChatGPT are made but is designed to run on a regular laptop without special hardware. You also get access to code for loading pretrained models and fine-tuning them for tasks like text classification or instruction following. This helps you deeply understand how LLMs work inside and lets you create your own functional AI assistant, gaining practical skills in AI development[1][2][3][4]. https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch

Results

2 similar posts found

Search: #mdm

当前筛选 #mdm清除筛选
IBS

@ibs_ru · Post #2434 · 02/26/2026, 07:00 AM

Порядок в справочниках — экономия в бюджете: как НСИ снижает издержки📶 В крупных компаниях одна и та же позиция может называться по-разному: разные коды, синонимы, опечатки. В результате данные фрагментируются, спрос невозможно агрегировать, а централизованные закупки теряют эффективность. Наши эксперты Денис Васильев и Евгений Антропов объясняют, почему управление нормативно-справочной информацией (НСИ) напрямую влияет на финансовые показатели бизнеса. Решение — методология ведения НСИ и внедрение MDM-систем, которые формируют единый реестр номенклатуры и позволяют консолидировать данные по всей группе компаний. Эффекты от внедрения: 📊снижение расходов на закупки на 15–25% за счет консолидации объёмов; 📊сокращение складских запасов примерно на 20%; 📊снижение затрат на поддержку ИТ-ландшафта в 2–3 раза; 📊повышение прозрачности данных и ускорение выполнения заказов. Подробный разбор методологии управления НСИ, практические рекомендации и кейс нашего клиента — в статье #НСИ#MDM#данные#кейс

Libertà è ragione

@libertaeragione · Post #3964 · 09/25/2023, 10:01 AM

#Elezioni#Francia#Senato Composizione del prossimo Senato: #REP (#LR-#SL-#RSM-#ASFE-#MAP-#LFA-#Reconquête)|EPP|NI: 139 seggi #SER (#PS-#MDC-#MPF)|S&D: 68 #UC (#UDI-#LC-#MoDem-#PRV-#AC-#CE-#TH)|RE|EPP: 51 #RDPI (#Renaissance-#GUSR-#MDM-#GR-#NFG-#ION)|RE: 22 #CRCE (#PCF-#GRS-#PLR): 17 #LIRT (#Horizons-#UDI-#PRV)|RE|EPP: 17 #EST (#EELV-#FaC)|G/EFA: 16 #RDSE (#PRG-#PRV-#PS-#Renaissance-#LFD13-#AC)|RE|S&D: 14 Non iscritti (#RN|ID, #Reconquête|NI): 4 Totale seggi: 348 Maggioranza: 175 @OsservatorioEsteri