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OpenRaiser/NanoResearch

SkillsMP は OpenRaiser/NanoResearch から 8 件の skill を収集しています。skill を開くとソースと詳細を確認できます。

記録された最新のソース活動
SkillsMP カタログ更新
収集済み skills
8
GitHub スター
1,357
GitHub フォーク
95

このリポジトリの skills

収集済み skill 8 件中 8 件を表示しています。

職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Evaluates LLMs across 60+ academic benchmarks (MMLU, HumanEval, GSM8K, TruthfulQA, HellaSwag). Use when benchmarking model quality, comparing models, reporting academic results, or tracking training progress. Industry standard used by EleutherAI, HuggingFace,…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Parameter-efficient fine-tuning for LLMs using LoRA, QLoRA, and 25+ methods. Use when fine-tuning large models (7B-70B) with limited GPU memory, when you need to train <1% of parameters with minimal accuracy loss, or for multi-adapter serving. HuggingFace's…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Expert guidance for fast fine-tuning with Unsloth - 2-5x faster training, 50-80% less memory, LoRA/QLoRA optimization

原文の言語: 英語

更新
職業分類
その他の高等教育教員
説明

Search academic literature and generate research hypotheses

原文の言語: 英語

更新
職業分類
その他の高等教育教員
説明

Produce an experiment blueprint from a research hypothesis

原文の言語: 英語

更新
職業分類
テクニカルライター
説明

Draft a LaTeX research paper from all previous stage outputs

原文の言語: 英語

更新
職業分類
テクニカルライター
説明

Write publication-ready ML/AI/Systems papers for NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, AAAI, COLM, OSDI, NSDI, ASPLOS, SOSP. Use when drafting papers from research repos, structuring arguments, verifying citations, or preparing camera-ready submissions. Includes LaTeX…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Generate a Python code skeleton from an experiment blueprint

原文の言語: 英語

更新
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