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NanoEuler:純C/CUDA從零實現的GPT-2級語言模型

NanoEuler是一個完全用C/CUDA從零構建的GPT-2級語言模型,不使用PyTorch或自動求導。專案包含手寫的BPE分詞器、前向/反向傳播、在書籍和網路語料上的預訓練以及監督微調(SFT)。支援CPU和GPU訓練,GPU版本使用cuBLAS和FlashAttention。該模型是教育和研究性質的,展示了完整的訓練流程。

來源Hacker News AI作者: vforno
NanoEuler:純C/CUDA從零實現的GPT-2級語言模型
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文章情報

工程師進階

要點

  • 用純C/CUDA實現,無外部ML庫,反向傳播手動編寫並透過梯度檢查驗證
  • 包含手寫位元組級BPE分詞器、FlashAttention和cuBLAS矩陣乘法
  • 提供兩種配置:小型CPU模型(~1M引數)和GPU模型(~116M引數)
  • 預訓練使用古登堡計劃和FineWeb-Edu資料,SFT基於Alpaca指令資料

要點與分析由自動化流程生成,可能有誤,請結合原始來源核實。