Github Trends®
237 findingsmedian surprise 0.00018window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #96 · 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

SURPRISE0.000291
ENGAGEMENT0.76
FRESHNESS1.61
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.70
ACCEL
-0.09
RETENTION
5.2%
PEAK 2026-06-01 · FORK-RETENTION 100.0% · 153 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
5,807
FOLLOWERS
2,726
OWNER ★
30,886

Engagement Signals

FORKS
1,312
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
1
UNIQUE STARGAZERS 153 / 153 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

FareedKhan-dev/train-llm-from-scratch собрал 153 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2,726 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 5,807. Это даёт surprise-индекс 0.000291 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 100.0% и 1 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 237 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 59%
VELOCITY1.702.50-0.80ABOVE 12%
RETENTION5.2%6.8%-1.6 PPABOVE 35%
FORKS1,3124,841-3,529ABOVE 11%
SURPRISE0.000.00+0.00ABOVE 62%