Репозиторий Hands-On Large Language Models вырос с 18,8 до 29,5 тысячи звёзд менее чем за год — примерно на 57%.
Почему это хороший сигнал? Внутри не только текст книги, но и код с ноутбуками ко всем 12 главам: токенизация и эмбеддинги, устройство трансформеров, классификация, RAG, мультимодальные модели и файн-тюнинг.
Особенно полезна визуальная часть — почти 300 авторских схем. На скриншотах — практический разбор токенизации в Colab и иллюстрация маршрутизации Mixture of Experts.
Большинство примеров запускается в Google Colab; авторы указывают, что бесплатной T4 с 16 ГБ видеопамяти достаточно для большинства ноутбуков. Дополнительные гайды охватывают Mamba, квантование, MoE, reasoning-модели и DeepSeek-R1.
Ограничение ожидаемое: зависимости и API в LLM-разработке меняются быстро, поэтому окружение периодически приходится чинить. Но связка «схема → объяснение → рабочий код» остаётся сильной.
Подробнее в моём Telegram-канале «Идеи для ИИ — Андрей Анисимов», ссылка в профиле.
Что вам полезнее при изучении LLM: визуальные схемы или готовые ноутбуки?
Гитхаб проекта https://github.com/handsOnLLM/Hands-On-Large-Language-Models
Head of AI в финтехе | MBA-15 @ SKOLKOVO
Российская компании «Ред Софт» и китайская Passion Tech выпустили в RuStore отечественный мессенджер «Молния» для смартфонов на Android. Проект предназначен для замены иностранных сервисов и объединяет соцсети, короткие видео, трансляции, платежи и трансграничную торговлю. За скачивание нового мессенджера из RuStore нужно заплатить 750 рублей.
