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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
Le elezioni della Repubblica di Cina (ROC), meglio nota come Taiwan, hanno parlato chiaro. I due principali candidati Presidente a raccogliere più voti sono entrambi democratici e avversi alla Repubblica Popolare Cinese (PRC)
A vincere è infatti il primo Presidente donna dell'isola, Tsai Ing-wen (#DPP), che conquista il suo secondo mandato con oltre il 57% dei voti. Ma anche il secondo arrivato (38.6%) proviene dal #KMT, lo storico partito nazionalista cinese.
Il candidato filo-Beijing, James Soong (#PFP), si ferma a poco più del 4%.
Una chiara indicazione della volontà dei cittadini di Taiwan, che renderà ancora più duro l'atteggiamento di Xi Jinping, per il quale la riunificazione con Taiwan è uno dei principali obiettivi programmatici