🌟 Awesome-list советов по поступлению в аспирантуру и научной работе.

Репозиторий GitHub "advice", в котором содержится обширная коллекция ссылок на ресурсы, предлагающие советы по различным аспектам поступления в аспирантуру, проведения исследований и жизни в аспирантуре, в основном в области информатики, NLP и ML.

Автор репозитория - Shaily Bhatt, аспирант первого года обучения в Институте языковых технологий CMU и бывший сотрудник NLU Group в Google Research (Индия).

Содержание:

Заявки в аспирантуру:

🟢общие советы по заявкам;
🟢советы, специфичные для программ MS;
🟢советы по заявкам на предварительные докторские программы;
🟢советы о том, стоит ли получать докторскую степень;
🟢советы по выбору учебных заведений и научных руководителей.

Исследования:

🟠общие советы по исследованиям;
🟠советы для аспирантов;
🟠идеи для исследований;
🟠советы по написанию работ;
🟠советы по рецензированию;
🟠советы по чтению;
🟠советы по публикации и конференциям;
🟠советы по динамике отношений между научным руководителем и аспирантом;
🟠советы по научно-исследовательским стажировкам;
🟠советы по нетворкингу;
🟠советы по выступлениям и презентациям;
🟠советы по продуктивности;
🟠советы по борьбе с синдромом самозванца;
🟠советы по инструментам для исследований.

В репозитории также есть раздел "Список списков", в котором собраны ссылки на другие полезные ресурсы.


🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Resources #Github #Awesome

📌100+ готовых блокнотов Google Collab от Unsloth.

Unsolth выложила в открытый доступ в своем репозитории на Github больше сотни готовых ipynb-блокнотов для запуска различных операций в Google Collab практически всех популярных семейств языковых моделей, BERT, TTS-моделей и VLM:

🟢Llama v.3 -3.2
🟢Qwen v.2-3
🟢Gemma v.2-3 + Code Gemma
🟢Mistral Family
🟢Phi v.3-4
🟠TTS (Sesame, Orpheus, Spark, Oute, Llasa, Whisper)
🟠VLM и MMLM (Llama 3.2, Qwen 2.5VL, Pixtral)
🟠BERT (ModernBERT-large)

Блокноты включают пошаговые руководства и примеры для вызова инструментов, классификации, синтетических данных, подготовки сетов, инференса и файнтюна моделей и
примеры методов GRPO, DPO, SFT, Continued Pretraining, Reasoning и других.

Unsloth известна тем, что помогает делать большие языковые модели быстрее, компактнее и доступнее при помощи динамического квантования, что позволяет запускать их без сильной потери качества . Их технологии ускоряют обучение и настройку ИИ-моделей в 2 раза и экономят до 70% памяти. Инструменты Unsloth, на сегодняшний день, скачали более 10 млн раз.

Есть подробная документация по использованию, а для тех, кто больше привык к Kaggle - такой же набор блокнотов для запуска на этой платформе.


📌Лицензирование: LGPL-3.0-1


🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Notebooks #Github #Unsloth

Делаем github удобнее

Если вы проводите много времени на github, очень советую попробовать это расширение для браузера.

Выводит гораздо больше инфы на страницах, что упрощает изучение репозиториев. Одно из моих любимых😎

https://github.com/refined-github/refined-github

#github