#other#agent#llm#rag
Happy-LLM is a free, open-source learning project that helps you deeply understand large language models (LLMs) from basics to advanced training and applications. It teaches you key concepts like NLP, Transformer architecture, pretraining, and how to build and train your own LLaMA2 model step-by-step. You also learn practical skills like fine-tuning and using cutting-edge techniques such as Retrieval-Augmented Generation (RAG) and intelligent agents. This project is ideal if you know some Python and deep learning, and it offers both theory and hands-on code to help you master LLM development and apply it in real-world AI tasks. This can boost your skills and confidence in AI model building and research.
https://github.com/datawhalechina/happy-llm
#EDU hitting the 12H Time frame trendline, in the case of breakout we will have another bullish new trend on this chart💎
❄️@signals_bitcoin_crypto❄️
❄️@Shadow_support0o❄️
#EDU touched the bottom of bullish channel on 1H Time frame we expect it will save this area and will rise again, totally we will wait for correction on this chart
📉
❄️@signals_bitcoin_crypto❄️
❄️@Shadow_support0o❄️
⚡️Домашка декабря. Большой разбор.
[47 min] #edu
Надеюсь, вы хорошо отдохнули и как раз мозг готов переварить новый разбор. Прошелся по работам участников и дополнительно пояснил особенно важные детали.
Очевидно, самое слабое место в задаче — абсолютно непонятная система карточек: не ясно, что будут за задания, нет возможности сравнить их друг с другом, дополнительные задания не отличаются от остальных, но почему-то скрыты в отдельном списке. Вместе разберемся, как пофиксить. Другие сложности — копирайт и запутанная система прохождения заданий. Неочевидно, что будет на следующем шаге, можно ли его прерывать, менять задания и проходить другие. Кто разобрался, тот разобрался.
Решения участников в FIGMA.
❤️ Всем кто качается на праздниках — отдельный лайк!