#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
Можно присоединиться к сообществу демографов-качественников (Qualitative Demography Network). Обещают организовать несколько встреч уже в этом календарном году.
Записаться тут - https://forms.office.com/e/2T37Nqv5Yt
Оригинальное описание:
Qualitative methods in demography enable us to study the reasoning, motivations, processes and mechanisms underlying observed demographic behaviour and trends. However, as the demographic discipline predominantly uses quantitative methods, qualitative researchers can sometimes feel marginal. We would like to initiate a qualitative demography network, in which qualitative demographers and population studies researchers can exchange ideas, inspire each other, and brainstorm about the future role of qualitative research in demography.
#resource
@redfoxuz / #resource
Dizaynerlarimiz uchun yana bir foydali resurs 😊
Butun dunyo xaritasini vectorli formatda bepul yuklab oling ⬇️
https://freevectormaps.com/
XabarOddiy_uz'dan olindi.
Рекомендую отличный ресурс для поиска научных статей — https://researchrabbitapp.com/home.
С его помощью можно находить статьи, похожие на те, что у вас уже есть. Например, я делаю так:
- Загружаю в приложение папку из Zotero, где собраны статьи по конкретной теме.
- Использую Research Rabbit, чтобы найти как более ранние, так и более поздние работы, связанные с этой темой.
Особенно интересно исследовать граф авторов: как они связаны между собой, формируются ли отдельные исследовательские кластеры в рамках темы.
Если хотите подробнее понять, как это работает, советую посмотреть обзор на YouTube: https://youtu.be/phWqcGcxeE4?si=2KpH8LIIiE6KED0h
#resource
Электронный архив Российской исторической статистики – данные об экономической и социальной истории России последних трех веков (XVIII-XXI вв.)
https://ristat.org/ru
#resource
Онлайн-средство для анализа данных по смертности от ВОЗ - Analysing Mortality and Causes of Death (ANACoD3). Хотят данные в специфическом формате, но потом сам все считает и рисует графики
https://anacod-cdn.azureedge.net/v11/#/upload
#resource
Можно присоединиться к сообществу демографов-качественников (Qualitative Demography Network). Обещают организовать несколько встреч уже в этом календарном году.
Записаться тут - https://forms.office.com/e/2T37Nqv5Yt
Оригинальное описание:
Qualitative methods in demography enable us to study the reasoning, motivations, processes and mechanisms underlying observed demographic behaviour and trends. However, as the demographic discipline predominantly uses quantitative methods, qualitative researchers can sometimes feel marginal. We would like to initiate a qualitative demography network, in which qualitative demographers and population studies researchers can exchange ideas, inspire each other, and brainstorm about the future role of qualitative research in demography.
#resource
Тут можно скачать информационный бюллетень о населении мира за 2024 год (World Population Data Sheet). Есть формат буклета и формат постера.
https://2024-wpds.prb.org/
#resource
Кстати на сайте Европейского общества исторической демографии выложены видео их прошедших вебинаров - https://www.eshd.eu/eshd-webinar-series/
#resource
Хочу еще иногда делиться просто интересными ресурсами!
Полезный сайт для исследователей миграции - https://migrationresearch.com/
Есть база данных с публикациями, датасетами и другой полезной информацией. Еще меня привлек раздел "Эксперты", где можно найти исследователя по теме или региону.
#resource