TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #14926 · Jul 8

#jupyter_notebook#artificial_intelligence#book#large_language_models#llm#llms#oreilly#oreilly_books You can learn how to use Large Language Models (LLMs) effectively through the book *Hands-On Large Language Models* by Jay Alammar and Maarten Grootendorst. This book uses nearly 300 custom illustrations to explain key concepts and practical tools for working with LLMs, including tokenization, transformers, prompt engineering, fine-tuning, and advanced text generation. It also provides runnable code examples in Google Colab, making it easy to practice and apply what you learn. This resource helps you understand and build your own LLM applications confidently, saving you time and effort in mastering complex AI technology. It’s highly recommended for anyone wanting hands-on experience with LLMs. https://github.com/HandsOnLLM/Hands-On-Large-Language-Models

Results

1 similar post found

Search: #alkali

当前筛选 #alkali清除筛选

✅В следующем обзоре выпуска 1 за 2025 г обсуждаются коэффициенты теплового расширения твердых и расплавленных солей фторидов и хлоридов щелочных и щелочноземельных металлов, закономерности их изменения в зависимости от природы, молярного объема и температуры. Показано, что при плавлении солей коэффициент теплового расширения увеличивается, причем увеличение тем больше, чем больше размер катиона. В жидком состоянии температурная зависимость объемного коэффициента теплового расширения линейна и слабо изменяется с температурой. 🖌Olga Tkacheva https://orcid.org/0000-0001-5451-2915 📘Thermal expansion of alkali and alkaline earth halides in solid and molten states 📌Year 2025, Volume 4, Number 1 https://doi.org/10.15826/elmattech.2025.4.049 🏛Institute of High-Temperature Electrochemistry UB RAS https://ihte.ru/?page_id=3106 🧠Полный текст https://elmattech.ru/article/view/8532/5971 #Melt#Alkali#ThermalExpansionCoefficien