Inactive
- deepmind rl dersilow
- Intro to DL bookask
- Building with Instruction-Tuned LLMs: A Step-by-Step Guide
- 5-lms_are_unsupervised_multitask_learners.pdf
- Tensorflow Neural Machine Translation (seq2seq) Tutorialask
- Topic 4: What is JEPA?
- Llama-3 oku
- Skim through layer norm
Reading List
- Pruning and Distillation
- LLM Pruning and Distillation in Practice from NVIDIA
- Knowledge Distillation Blogpost from Towards Data Science
- Deep Learning — Model Optimization and Compression: Simplified Blogpost by Towards data science
- Everything You Need To Know About Knowledge Distillation, aka Teacher-Student Model Blogpost
- [ ]
To do
- semantic textual similarity sentence transformers baştan sona train et
- deep metric learning ve metric learning araştırmeetingNotes
- multilingual sentence transformers modelleri ile de inference denenebilir
Done
To be planned
- llama3
- llama.cpp ve llama.cpp-python kütüphaneleri incelensin
- llama.cpp ve gguf formatlarını incele
- quantization araştırması - lmstudio
Archive
- Jalammar attention
- RNN Intro Video
- Jalammar transformers
- Attention is all you need
- Coursera find a courseask
- Coursera module-1 week-2
- Llama-1
- Coursera DLS module1 week3
- Byte-pair encoding: https://www.geeksforgeeks.org/byte-pair-encoding-bpe-in-nlp/
- Llama1 summary
- Llama2 related GQA
- module1 week3 assignment inceleme
- Coursera DLS module1 week4
- IBM LLama2 blogpost
- Coursera DLS module1 week4 assignment
- Coursera DLS module2 week1
- Llama-2
- Llama2 summary
- Sentence TransformersmeetingNotes
- inference denemek için küçük bir dataseti oluştur
- türkçe dataseti bulmeetingNotes
- türkçe sentence transformers inference dene
- ssh configs
- RAG işleme yapılarına bakmeetingNotes
- micro editor
- Coursera DLS module2 week2
- Training and Finetuning Embedding Models with Sentence Transformers v3meetingNotes
- Building LLM Applications: Introduction (Part 1)meetingNotes
- RAG videosu izlendi
- coursera dls module2 week3
- ml lifecycle problemi üzerine düşün
- dls module2 week1 assignment
- ”bi-encoder” ve “cross-encoder” kavramları.
- ML Döngüsü Nedir ve Ne Yapıyoruz?educationalMeeting
- sentence transformer eğitmek için kullanılmış bir dataset bulmeetingNotes şu formatta kulllanıldı, böyle böyle bir şeymiş vs, türkçe dataset bulamayabilirsin şimdilik ingilizce de bakabilrisin
- rag blogpost part 5
- advanced python kursu
- BERT paper tekrar okuorder1
- bi-encoder ve cross-encoder yapılarını architectural incelemeetingNotes
- sonra sentence bert okuorder2 link1 link2
- textual similarity paper oku (GTE paper)order3
- sentence bert blogpost
- codebase i conda environment ına çevir
- embedding modellerine ve bu modeller nasıl ve ne gibi bir veriset ile train/finetune oluyor konularına da bakabilirsinmeetingNotes
- contrastive learning araştırmeetingNotes
- coursera dls module 2 week3 assignment
- kodları snorlax formatına çevir
- self-attention yapısına bakabilirsin multiheadmeetingNotes