Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #14909 · Jul 3

#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

Hashtags

#other #agent #llm #rag

Results

2 similar posts found

Search: #silicon

当前筛选 #silicon清除筛选

Закиев Василь. (AI)ron manager

@zvasilchannel · Post #1460 · 01/11/2025, 09:36 AM

Find similar View

Российский проект RakeSearch имеет неприятную особенность – после перезагрузки задачи начинают считаться заново. Когда задачи считаются в 30+ потоков и среди них есть задачи длительностью до часа, то это приводит к потере до получаса рабочего времени мощного компа. На скринах пример списка задач до и после перезагрузки. В общей картине эти потери, конечно, незначительны. А вот ведущему проекта Эдуарду Ватутину спасибо за регулярные посты о ходе проекта и публикациию результатов в энциклопедии OEIS. Имхо достойно того, чтобы 100% времени наших CPU выделять на RakeSearch. Вот бы ещё на Apple Silicon и на Linux появились задачи от проекта! Подписывайтесь на Эдуарда: https://vk.com/id162891802 #rakesearch #silicon

Hashtags

#rakesearch #silicon

ФГБУН Институт высокотемпературной электрохимии УрО РАН

@ihteubras · Post #164 · 12/07/2022, 08:03 AM

Find similar View

Свежая работа регулярного выпуска👇 🟢 2022 🟢 V. 9 🟢 Issue 4 🟢 No. 20229424 🟢 Article 📜 Electroreduction of silicon from the NaI–KI–K2SiF6 melt for lithium-ion power sources 👩‍🎓👨‍🎓 R.K. Abdurakhimova, M.V. Laptev (https://orcid.org/0000-0003-3338-0057), N.M. Leonova (https://orcid.org/0000-0003-1016-8977), A.M. Leonova (https://orcid.org/0000-0001-5900-7045), A.S. Schmygalev (https://orcid.org/0000-0001-9783-309X), A.V. Suzdaltsev (https://orcid.org/0000-0003-3004-7611) 🏛 Ural Federal University, https://urfu.ru/en 🏛 Institute of High-Temperature Electrochemistry, http://www.ihte.uran.ru 📚#silicon#nanofibers#electroreduction#melt#lithium#cycling#NaI#KI#K2SiF6 🔗https://doi.org/10.15826/chimtech.2022.9.4.24 https://journals.urfu.ru/index.php/chimtech/article/view/6294

Hashtags

#silicon #nanofibers #electroreduction #melt #lithium #cycling #nai #ki #k2sif6