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डेटा साइंस की कोई सीमाएँ नहीं हैं, यही वजह है कि अब हमारे वीडियो उपशीर्षक अंग्रेज़ी के अलावा 9 नई भाषाओं में उपलब्ध हैं: स्पैनिश, फ़्रेंच, चीनी (सरलीकृत), पुर्तगाली, जर्मन, कोरियाई, जापानी, रूसी और इतालवी!

जानें कि PySpark कैसे सीखें, कितना समय लगता है, और PySpark का उपयोग करने वाली नौकरी पाने में मदद के लिए सर्वोत्तम सुझावों व संसाधनों के साथ एक चुना हुआ लर्निंग प्लान प्राप्त करें।

जानें कि R कैसे सीखें, आवश्यक प्रोग्रामिंग कौशल बनाएँ, और उन्हें वास्तविक डेटा चुनौतियों पर लागू करें। शुरुआती-अनुकूल संसाधन और व्यावहारिक रणनीतियाँ खोजें, जो R में महारत को सरल और हासिल करने योग्य बनाती हैं।

शुरुआत से सांख्यिकी सीखने के लिए आपको जो जानना चाहिए—चरण-दर-चरण लर्निंग प्लान से लेकर सहायक संसाधनों तक—सबकुछ जानें!

Meta ने Llama 3.1 405B जारी किया है—एक बड़ा ओपन-सोर्स भाषा मॉडल, जिसे GPT-4o और Claude 3.5 Sonnet जैसे बंद मॉडलों से मुकाबला करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Meta ने Llama 3.2 जारी किया है, जिसमें छोटे और मध्यम आकार के विज़न LLMs (11B और 90B) के साथ हल्के टेक्स्ट-ओनली मॉडल (1B और 3B) शामिल हैं। यह Llama Stack डिस्ट्रीब्यूशन भी पेश करता है।

Meta ने Llama 3.3 पेश किया है, एक 70B पैरामीटर वाला मॉडल जो Llama 3.1 405B के तुलनीय प्रदर्शन देता है, लेकिन संगणनात्मक मांगें उल्लेखनीय रूप से कम रखता है।

Llama 4 के बड़े भाषा मॉडल सूट के बारे में जानें, जिनमें Llama 4 Scout, Llama 4 Maverick, और प्रशिक्षण में चल रहा Llama 4 Behemoth शामिल हैं।

जानें कि LLM एजेंट क्या है और यह एजेंटिक वर्कफ़्लो में कैसे स्वायत्त रूप से कार्य कर सकता है। LangChain, CrewAI, और LlamaIndex के पीछे की आर्किटेक्चर को समझें।

मुख्य मीट्रिक्स, कार्य-पद्धतियों, और सर्वोत्तम प्रथाओं का उपयोग करके बड़े भाषा मॉडल (LLMs) का मूल्यांकन करना सीखें ताकि सूचित निर्णय ले सकें।

AI भाषा मॉडलों के सुरक्षित, नैतिक और जिम्मेदार उपयोग को सुनिश्चित करने वाले 20 आवश्यक LLM गार्डरेल के बारे में जानें।

यह लेख बड़े भाषा मॉडल (LLM) इंटरव्यू प्रश्नों का एक व्यापक मार्गदर्शक प्रस्तुत करता है, जिसमें बुनियादी अवधारणाएँ, मध्यम और उन्नत तकनीकें, और प्रॉम्प्ट इंजीनियरों के लिए विशेष प्रश्न शामिल हैं।