Один из лучших гайдов по выборке в больших языковых моделях (LLM Sampling) вышел, написанный создателем движка инференса Aphrodite (этот парень реально обожает сэмплеры)

https://rentry.org/samplers

👉 @DataSciencegx

Создание трансформера с нуля
https://github.com/DorsaRoh/Machine-Learning

Реализация и подробное объяснение трансформера, с расчётом на полное отсутствие предварительных знаний.

Приятного изучения ✌️

👉 @DataSciencegx

Эти лекции были записаны 10 лет назад, но до сих пор, вероятно, остаются одними из лучших по следующим темам — теория информации и распознавание образов.

Основаны на книге Information Theory, Inference, and Learning Algorithm

https://www.youtube.com/playlist?list=PLruBu5BI5n4aFpG32iMbdWoRVAA-Vcso6

👉 @DataSciencegx

Нашел видеоуроки по построению DeepSeek с нуля — уже вышло 25 выпусков. Объясняется неплохо, можно смотреть вместе с руководством по построению DeepSeek с нуля на HuggingFace.

Ссылка: http://youtube.com/watch?v=QWNxQIq0hMo&list=PLPTV0NXA_ZSiOpKKlHCyOq9lnp-dLvlms

👉 @DataSciencegx

Нарыл годную визуализацию для тех, кто хочет на пальцах понять, как устроены LLM. Тут можно не просто почитать про слои моделей, а буквально пощупать их, покрутить со всех сторон в 3D

Есть GPT-2, nanoGPT, GPT-2 XL и GPT-3

Лучше запускать с компа, на мобиле не так красиво

👉 @DataSciencegx

Hugging Face выкатили бесплатный курс по MCP (Model Context Protocol) — всё, что нужно, чтобы разобраться, как это работает и как использовать на практике.

Покажут, что такое MCP, как коннектить LLM-ки, как разворачивать свои MCP-сервера. Без воды, только суть.

Курс бесплатный. Ссылка: https://huggingface.co/learn/mcp-course/unit0/introduction

👉 @DataSciencegx

Matrix Cookbook от Университета Ватерлоо — это краткая «шпаргалка», содержащая сотни матричных тождеств, производных, разложений и статистических формул, к которым вы будете обращаться всякий раз, когда линейная алгебра становится сложной.

Идеально подходит в качестве настольного справочника для ускорения вывода формул и математических расчётов в машинном обучении

https://github.com/AniruddhaChattopadhyay/Books/blob/main/matrixcookbook.pdf

👉 @DataSciencegx

5 техник дообучения LLM

Традиционное дообучение невозможно для LLM, поскольку они содержат миллиарды параметров и весят сотни гигабайт. Не у всех есть доступ к такой вычислительной инфраструктуре.

Вот 5 оптимальных способов дообучения LLM:

1) LoRA — вместо того чтобы дообучать всю матрицу весов W, рядом добавляются две обучаемые low-rank матрицы A и B. Все изменения идут через них. Памяти — на порядок меньше (буквально мегабайты).

2) LoRA-FA — Да, LoRA экономит параметры, но прожорлива к активациям. FA = Frozen A — матрица A не обучается, двигаем только B. Получается ещё легче по памяти.

3) VeRA — держит свои A и B для каждого слоя. VeRA идёт дальше — A и B фиксируются случайно и шарятся между слоями. Вместо матриц обучаются векторные скейлы (b, d) по слоям. Минимализм.

4) Delta-LoRA — Идея: не просто обучать A и B, а следить за разницей (delta) между их произведениями на соседних итерациях. Эта дельта прибавляется к W. Такой "косвенный" fine-tuning базовых весов.

5) LoRA+ — В оригинальной LoRA A и B обновляются с одинаковым learning rate. В LoRA+ авторы подняли LR для B — и получили стабильнее и быстрее сходимость. Просто, но работает.

👉 @DataSciencegx

Семинарская серия Stanford MLSys

Это самый практичный, технически насыщенный и содержательный ресурс, который я нашёл по теме реальных ML-систем. И всё это бесплатно доступно на YouTube.

Что внутри:
🔹 Эффективное обучение и развёртывание масштабных LLM
🔹 LoRAX, FlashAttention → более быстрые, дешёвые и компактные модели
🔹 Квантование и стратегии развёртывания на edge-устройствах
🔹 Full-stack ML: инфраструктура, инструменты и MLOps
🔹 Ориентированные на данные пайплайны и поведенческое тестирование
🔹 Как проектирование аппаратного обеспечения влияет на современные ML-системы

Среди докладчиков — инженеры и исследователи из Stanford, Netflix, Hugging Face и Snorkel.

Сохраните в закладки. Поделитесь с тем, кто глубоко погружён в ML-инфраструктуру или развёртывание. Это настоящая находка.

https://www.youtube.com/playlist?list=PLSrTvUm384I9PV10koj_cqit9OfbJXEkq

👉 @DataSciencegx

Одна команда для сборки, деплоя и масштабирования AI-агентов!

xpander — это готовый к использованию Backend-as-a-Service для агентов: управляет памятью, инструментами, многопользовательскими состояниями, событиями, ограничениями и многим другим.

Совместим с LlamaIndex, Langchain, CrewAI, Google ADK — и не только.

Полностью с открытым исходным кодом

https://github.com/xpander-ai/xpander.ai

👉 @DataSciencegx

Наткнулся на PDF с топ-50 вопросами для собеседований по LLM

Местами, конечно, поверхностно, но в целом — неплохой стартовый чеклист или разминка перед интервью

Ссылка: https://drive.google.com/file/d/1wolNOcHzi7-sKhj5Hdh9awC9Z9dWuWMC/view

👉 @DataSciencegx

MIT выложил в открытый доступ шикарный учебник по компьютерному зрению:
https://visionbook.mit.edu

Foundations of Computer Vision — концентрат базовых концепций CV через призму image processing и ML. Книга написана Торральбой, Исолой и Фрименом — ребята знают, о чём говорят.

Без воды: короткие главы, мощные визуализации, акцент на интуитивное понимание. Отлично зайдёт тем, кто входит в тему, но и опытным спецам будет чем поживиться.

👉 @DataSciencegx

🌐 WAICORE — хостинг, за который не надо переживать

Устали от лагов, сложных панелей и переплат? Переходите на VPS с AMD Ryzen 9 — быстро, просто, без нервов.

💬 Почему клиенты выбирают нас:
— Цена начинается от 2€
— Скорость канала до 10 Гбит/с
— Поддержка 24/7 — отвечаем быстро и без шаблонов

☀Приятный бонус: Бесплатный VPN — расширение для браузера в подарок каждому нашему юзеру

VPN | Расширение для браузера

📍 Локации: Германия (Франкфурт), Москва, Нидерланды (уже скоро) — стабильный пинг, DDoS-защита.

🔥 Успейте сегодня
⤵ Выбрать сервер | 💬 Наш канал

О, занятно. Знал ли ты, что есть библиотека на Python под названием Pix2TeX, которая умеет превращать изображения с формулами в LaTeX-код?

Ссылка на репозиторий GitHub: https://github.com/lukas-blecher/LaTeX-OCR

👉 @DataSciencegx