LLMs-from-scratch: construye un gran modelo de lenguaje desde cero 49

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LLMs-from-scratch: construye un gran modelo de lenguaje desde cero

LLMs-from-scratch es un proyecto open-source creado por Sebastian Raschka para ayudar a los desarrolladores a implementar un gran modelo de lenguaje similar a ChatGPT desde cero. Es el repositorio de código oficial que acompaña a su libro "Build a Large Language Model (From Scratch)".

LLMs-from-scratch: construye un gran modelo de lenguaje desde cero

"LLMs-from-scratch" es un proyecto de código abierto creado por Sebastian Raschka, cuyo objetivo es ayudar a los desarrolladores a implementar un modelo de lenguaje grande similar a ChatGPT desde cero. Este proyecto es el repositorio de código oficial que acompaña a su libro "Build a Large Language Model (From Scratch)".

Objetivos del proyecto

  • Construir un LLM desde cero: ayudar a los lectores a comprender en profundidad los mecanismos internos de los LLM mediante una codificación paso a paso.

  • Preentrenamiento y ajuste fino: proporcionar ejemplos de código completos para el preentrenamiento en datos no etiquetados, así como para el ajuste fino en tareas específicas.

  • Propósito educativo: ayudar a los lectores a comprender el proceso de desarrollo de modelos grandes mediante la construcción de modelos pequeños pero funcionalmente completos.

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Estructura principal de funciones

Capítulo 2: Procesamiento de datos de texto

  • Implementación de un tokenizador de codificación por pares de bytes (BPE) desde cero.

  • Implementación y resumen del cargador de datos.

Capítulo 3: Implementación del mecanismo de atención

  • Implementación del mecanismo de atención multi-cabezal.

Capítulo 4: Implementación del modelo GPT desde cero

Proporciona el código completo del modelo GPT.

Capítulo 5: Preentrenamiento en datos no etiquetados

  • Proporciona el código de preentrenamiento y el código del generador.

Capítulo 6: Ajuste fino para clasificación de texto

  • Proporciona el código de ajuste fino para tareas de clasificación de texto.

Capítulo 7: Ajuste fino para el seguimiento de instrucciones

  • Proporciona el código de ajuste fino de instrucciones y el código de evaluación.

LLMs-from-scratch es adecuado para estudiantes interesados en el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje profundo, especialmente para desarrolladores que desean construir modelos de lenguaje grandes desde cero.

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Dirección original en inglés:https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch

Dirección del recurso en chino:https://github.com/MLNLP-World/LLMs-from-scratch-CN