Ready Tensor
𝗪𝗲𝗹𝗰𝗼𝗺𝗲 𝘁𝗼 𝗥𝗲𝗮𝗱𝘆 𝗧𝗲𝗻𝘀𝗼𝗿 — the platform where AI and data science projects come to life.
We share videos on:
- AI/ML best practices and tutorials
- Insights from our Agentic AI Developer Certification Program
- Company updates, platform features, and community highlights
Ready Tensor is a 𝗴𝗹𝗼𝗯𝗮𝗹 𝗵𝘂𝗯 𝗳𝗼𝗿 𝗽𝘂𝗯𝗹𝗶𝘀𝗵𝗶𝗻𝗴 𝗮𝗻𝗱 𝗱𝗶𝘀𝗰𝗼𝘃𝗲𝗿𝗶𝗻𝗴 𝗽𝗿𝗼𝗳𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹𝗹𝘆 𝗱𝗼𝗰𝘂𝗺𝗲𝗻𝘁𝗲𝗱 𝗔𝗜 𝗽𝗿𝗼𝗷𝗲𝗰𝘁𝘀. We empower developers, researchers, and teams to showcase work, collaborate, and drive innovation through open, reproducible, and reusable contributions.
Subscribe to learn, build, and shape the future of AI with us.
𝗧𝗼 𝗹𝗲𝗮𝗿𝗻 𝗺𝗼𝗿𝗲, 𝘃𝗶𝘀𝗶𝘁: https://www.readytensor.ai/
Fine-Tuning GPT Models: OpenAI Managed Fine-Tuning on SAMSum Dataset
SAMSum Baseline Evaluation: Testing Llama 3.2 1B for Dialog Summarization
От ROUGE до ROI: что действительно важно при резюмировании
Проблемы инженерного образования LLM: что их затрудняет (и как добиться успеха)
Fine-Tuning GPT Models: OpenAI's Managed Fine-Tuning Walkthrough
Solving GSM8K With Llama 3.2 1B: Establishing Baselines Before Fine-Tuning
RunPod Tutorial: Setting Up Cloud GPUs for LLM Fine-Tuning
Внедрение LoRA: измерение эффективности параметров на практике
Объяснение гиперпараметров LoRA: выбор модулей ранга, альфы и цели
Мозговой штурм PEFT: как мы могли бы разработать тонкую настройку, эффективную с точки зрения пар...
Учебное пособие по наборам данных Hugging Face: создание и публикация собственного набора данных
Учебное пособие по наборам данных Hugging Face: загрузка и исследование формата Alpaca
Викторина по архитектуре трансформаторов: сильные и слабые стороны
Основы тонкой настройки LLM: как языковые модели предсказывают следующий токен
Объяснение маскировки, требующей только ассистента: как LLM учатся реагировать (а не повторять)
Объяснение требований к памяти модели: как FP32, FP16, BF16, INT8 и INT4 влияют на размер LLM
Объяснение типов данных: FP32, FP16 и BF16 в глубоком обучении
Маски заполнения и внимания в LLM: подготовка пакетов для обучения
Специальные токены в LLM: понимание BOS, EOS и шаблонов чата
Объяснение токенизации OpenAI: почему слова разделяются на несколько токенов
Токенизация в LLM: как текст становится числами для обучения моделей
Объяснение авторегрессии: как LLM генерируют текст шаг за шагом
Воспроизведение показателей рейтинга: оцените свою степень магистра права, как обнимающее лицо
Начало работы с Google Colab: краткое руководство для получения степени магистра права
Учебное пособие по Chatbot Arena: сравнение программ LLM на основе реальных взаимодействий с поль...
Учебное пособие по Vellum Leaderboard: сравнение программ LLM с открытым исходным кодом для точно...
Выбор подходящей программы магистратуры для тонкой настройки: ориентируемся в таблице лидеров Hug...
Экосистемы LLM: объяснение моделей Frontier и Open-Weight
Объяснение архитектуры Transformer: три типа языковых моделей
Руководство по сертификации LLM: как добиться успеха в программе