⭐️А вы знали, что можно легко преобразовать репозиторий GitHub для работы с LLM?
В мире современных технологий, где искусственный интеллект и машинное обучение становятся всё более распространёнными, важно уметь эффективно использовать доступные инструменты.
Одним из таких инструментов является возможность работы с репозиториями на GitHub для обучения и взаимодействия с языковыми моделями (LLM).
👾👾Как это сделать? Если вы хотите адаптировать репозиторий GitHub для работы с LLM, вам нужно лишь внести небольшое изменение в URL.
Вместо стандартного адреса с «hub» замените его на «ingest».
Это простое действие позволит вам интегрировать данные из репозитория в ваши модели, что значительно упростит процесс обработки и анализа информации. 🤖Пример Предположим, у вас есть URL репозитория:
https://github.com/username/repository
Чтобы преобразовать его для работы с LLM, просто замените «hub» на «ingest»:
https://gitingest.com/username/repository
Теперь вы можете использовать этот новый адрес для загрузки данных и обучения вашей модели. 👍🏻👍🏻👍🏻
⭐️А вы знали, что можно легко преобразовать репозиторий GitHub для работы с LLM?
В мире современных технологий, где искусственный интеллект и машинное обучение становятся всё более распространёнными, важно уметь эффективно использовать доступные инструменты.
Одним из таких инструментов является возможность работы с репозиториями на GitHub для обучения и взаимодействия с языковыми моделями (LLM).
👾👾Как это сделать? Если вы хотите адаптировать репозиторий GitHub для работы с LLM, вам нужно лишь внести небольшое изменение в URL.
Вместо стандартного адреса с «hub» замените его на «ingest».
Это простое действие позволит вам интегрировать данные из репозитория в ваши модели, что значительно упростит процесс обработки и анализа информации. 🤖Пример Предположим, у вас есть URL репозитория:
https://github.com/username/repository
Чтобы преобразовать его для работы с LLM, просто замените «hub» на «ingest»:
https://gitingest.com/username/repository
Теперь вы можете использовать этот новый адрес для загрузки данных и обучения вашей модели. 👍🏻👍🏻👍🏻
Telegram has no known backdoors and, even though it is come in for criticism for using proprietary encryption methods instead of open-source ones, those have yet to be compromised. While no messaging app can guarantee a 100% impermeable defense against determined attackers, Telegram is vulnerabilities are few and either theoretical or based on spoof files fooling users into actively enabling an attack.
In many cases, the content resembled that of the marketplaces found on the dark web, a group of hidden websites that are popular among hackers and accessed using specific anonymising software.“We have recently been witnessing a 100 per cent-plus rise in Telegram usage by cybercriminals,” said Tal Samra, cyber threat analyst at Cyberint.The rise in nefarious activity comes as users flocked to the encrypted chat app earlier this year after changes to the privacy policy of Facebook-owned rival WhatsApp prompted many to seek out alternatives.telegram from fr
