Telegram Group & Telegram Channel
⭐️ Awesome-LLM-Synthetic-Data - курируемый список ресурсов, инструментов и исследований, связанных с использованием синтетических данных для больших языковых моделей (LLM).

Чем полезен:
- Централизованная база знаний:
Вместо того чтобы самостоятельно искать статьи, библиотеки и исследования по синтетическим данным, здесь собрана готовая, структурированная подборка материалов.

- Актуальные инструменты и методы:
Репозиторий включает ссылки на инструменты для генерации синтетических данных, методы оценки их качества и примеры интеграции в пайплайны обучения LLM. Для практикующего специалиста это может стать источником идей для оптимизации процессов обучения и экспериментов с новыми методами.

- Поддержка исследований и разработки:
Если ваша работа связана с решением проблем, где реальных данных не хватает или данные зашумлены, использование синтетически данных может значительно улучшить результаты. Этот репозиторий поможет изучить современные подходы к генерации и использованию синтетических данных, что особенно актуально при разработке и тестировании новых моделей.

Github

@machinelearning_interview



tg-me.com/machinelearning_interview/1550
Create:
Last Update:

⭐️ Awesome-LLM-Synthetic-Data - курируемый список ресурсов, инструментов и исследований, связанных с использованием синтетических данных для больших языковых моделей (LLM).

Чем полезен:
- Централизованная база знаний:
Вместо того чтобы самостоятельно искать статьи, библиотеки и исследования по синтетическим данным, здесь собрана готовая, структурированная подборка материалов.

- Актуальные инструменты и методы:
Репозиторий включает ссылки на инструменты для генерации синтетических данных, методы оценки их качества и примеры интеграции в пайплайны обучения LLM. Для практикующего специалиста это может стать источником идей для оптимизации процессов обучения и экспериментов с новыми методами.

- Поддержка исследований и разработки:
Если ваша работа связана с решением проблем, где реальных данных не хватает или данные зашумлены, использование синтетически данных может значительно улучшить результаты. Этот репозиторий поможет изучить современные подходы к генерации и использованию синтетических данных, что особенно актуально при разработке и тестировании новых моделей.

Github

@machinelearning_interview

BY Machine learning Interview








Share with your friend now:
tg-me.com/machinelearning_interview/1550

View MORE
Open in Telegram


Machine learning Interview Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Importantly, that investor viewpoint is not new. It cycles in when conditions are right (and vice versa). It also brings the ineffective warnings of an overpriced market with it.Looking toward a good 2022 stock market, there is no apparent reason to expect these issues to change.

However, analysts are positive on the stock now. “We have seen a huge downside movement in the stock due to the central electricity regulatory commission’s (CERC) order that seems to be negative from 2014-15 onwards but we cannot take a linear negative view on the stock and further downside movement on the stock is unlikely. Currently stock is underpriced. Investors can bet on it for a longer horizon," said Vivek Gupta, director research at CapitalVia Global Research.

Machine learning Interview from sg


Telegram Machine learning Interview
FROM USA