LLMs-from-scratch: ein großes Sprachmodell von Grund auf bauen 50

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LLMs-from-scratch: ein großes Sprachmodell von Grund auf bauen

LLMs-from-scratch ist ein Open-Source-Projekt von Sebastian Raschka, das Entwicklern hilft, ein ChatGPT-ähnliches großes Sprachmodell von Grund auf zu implementieren. Es ist das offizielle Code-Repository zu seinem Buch „Build a Large Language Model (From Scratch)“.

LLMs-from-scratch: ein großes Sprachmodell von Grund auf bauen

„LLMs-from-scratch" ist ein Open-Source-Projekt, erstellt von Sebastian Raschka, mit dem Ziel, Entwicklern dabei zu helfen, ein großes Sprachmodell ähnlich wie ChatGPT von Grund auf zu implementieren. Dieses Projekt ist das offizielle Code-Repository, das sein Buch „Build a Large Language Model (From Scratch)" begleitet.

Projektziele

  • LLM von Grund auf aufbauen: Durch schrittweise Codierung wird den Lesern geholfen, die internen Mechanismen von LLMs tiefgreifend zu verstehen.

  • Vortraining und Feintuning: Es werden vollständige Codebeispiele bereitgestellt, um auf unmarkierten Daten ein Vortraining durchzuführen sowie ein Feintuning für bestimmte Aufgaben vorzunehmen.

  • Pädagogischer Zweck: Durch den Aufbau kleinerer, aber voll funktionsfähiger Modelle wird den Lesern geholfen, den Entwicklungsprozess großer Modelle zu verstehen.

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Hauptstruktur der Funktionen

Kapitel 2: Verarbeitung von Textdaten

  • Implementierung eines Byte Pair Encoding (BPE)-Tokenizers von Grund auf.

  • Bereitstellung der Implementierung und Zusammenfassung von Data Loadern.

Kapitel 3: Implementierung des Aufmerksamkeitsmechanismus

  • Implementierung des Multi-Head-Attention-Mechanismus.

Kapitel 4: Implementierung des GPT-Modells von Grund auf

Bereitstellung des vollständigen GPT-Modellcodes.

Kapitel 5: Vortraining auf unmarkierten Daten

  • Bereitstellung von Vortrainings- und Generator-Code.

Kapitel 6: Feintuning für Textklassifikation

  • Bereitstellung von Feintuning-Code für Textklassifikationsaufgaben.

Kapitel 7: Feintuning für Instruction Following

  • Bereitstellung von Code für Instruction Fine-Tuning und Evaluierung.

LLMs-from-scratch eignet sich für Lernende, die sich für natürliche Sprachverarbeitung und Deep Learning interessieren, insbesondere für Entwickler, die große Sprachmodelle von Grund auf aufbauen möchten.

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Adresse der englischen Originalversion: https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch

Adresse der chinesischen Ressource: https://github.com/MLNLP-World/LLMs-from-scratch-CN