#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
🎉DeepSeek R1: год спустя
Ровно год назад дебютировала DeepSeek-R1, сделавшая ставку на глубокие рассуждения (reasoning). За это время она заняла прочную нишу в математике, программировании и точных науках, предлагая высокую эффективность и точность.
💎Чем DeepSeek выгоден читателю канала?
➡️Эксперт в логике: Сильнее многих в решении сложных задач, требующих последовательных рассуждений.
➡️Эффективен: Использует не все параметры на запрос, что часто делает ответ быстрее и экономичнее.
➡️Открыт: Модель с открытым исходным кодом.
➡️Бесплатен! Да, это до сих пор странно и приятно, с учётом дикой зависимости всех производителей от огромного парка железа, потребляющего электроэнергию.
🔍Намёк на новое?
Недавно DeepSeek обновили исходную статью о R1: она «выросла» с 22 до 86 страниц. Обновление вышло ровно через год после релиза модели. Это совпадение или тихая подготовка к анонсу R2 (которую ждали в мае, а потом в августе 2025) или другой новинки в этом январе? Ждём.
#DeepSeek#R1#R2#ИИ#AI#LLM
https://t.me/semasci
Found a random cipher puzzle on a YouTube video. It was easy enough that I can figure out how to solve it in a few seconds, but I was lazy to do the math, so I threw it to the “thinking” #LLM s.
Surprisingly, despite how easy it looks, only #ChatGPT#o1 managed to solve it correctly. #DeepSeek#R1 and #Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 01-21 has confused themselves, and reached wrong conclusions.
Prompt:
Please solve the puzzle
The code to decode is:
0820201619://2515212021.0205/42151797290590-224531
The hints provided are:
car: 030118
Apple: 2716161205
1-1: 91-91
Response from GPT o1: https://chatgpt.com/share/67971451-2ee0-8013-9d80-9899543614ae
Response from DeepSeek and Gemini: https://gist.github.com/blueset/828cbc3de9efa9af44a1379dc26e2785
🐟