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: #unifiedembedding

当前筛选 #unifiedembedding清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8801 · 10/17/2025, 10:13 AM

⚡️ Omni-Embed-Nemotron - новая единая модель от NVIDIA для поиска по тексту, изображениям, аудио и видео Модель обучена на разнообразных мультимодальных данных и может объединять разные типы входных сигналов в общее векторное представление. - Поддержка всех типов данных: текст, изображение, аудио, видео. - Основана на архитектуре Qwen Omni (Thinker-модуль, без генерации текста). - Контекст - до 32 768 токенов, размер embedding — 2048. - Оптимизирована под GPU, поддерживает FlashAttention 2. Это делает её идеальной для: - кросс-модального поиска (поиск текста по видео или изображению); - улучшения RAG-проектов; - систем мультимодального понимания контента. Просто, быстро и эффективно - всё в одном открытом решении. 🌐 Открытая модель: https://huggingface.co/nvidia/omni-embed-nemotron-3b @ai_machinelearning_big_data #crossmodal#retrieval#openAI#NVIDIA#OmniEmbed#multimodal#AIModels#OpenSource#Search#UnifiedEmbedding