Github Trends®
259 findingsmedian surprise 0.00019window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #94 · UNIT ID 915520679
FareedKhan-dev/train-llm-from-scratch
A straightforward method for training your LLM, from downloading data to generating text.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000415
ENGAGEMENT0.76
FRESHNESS1.32
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.42
ACCEL
-0.13
RETENTION
2.6%
PEAK 2026-05-31 · FORK-RETENTION 70.6% · 218 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
5,795
FOLLOWERS
2,722
OWNER ★
30,813

Engagement Signals

FORKS
1,312
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
1
UNIQUE STARGAZERS 218 / 218 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

FareedKhan-dev/train-llm-from-scratch собрал 218 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2,722 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 5,795. Это даёт surprise-индекс 0.000415 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 70.6% и 1 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 259 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 64%
VELOCITY2.422.47-0.04ABOVE 48%
RETENTION2.6%6.7%-4.1 PPABOVE 13%
FORKS1,3124,382-3,070ABOVE 14%
SURPRISE0.000.00+0.00ABOVE 72%