Esta es la aplicación para Linux llamada LLMs-from-scratch, cuya última versión se puede descargar como LLMs-from-scratchsourcecode.tar.gz. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada LLMs-from-scratch con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie el emulador en línea OnWorks Linux o Windows en línea o el emulador en línea MACOS desde este sitio web.
- 5. Desde el SO OnWorks Linux que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación, instálala y ejecútala.
CAPTURAS DE PANTALLA:
LLMs desde cero
DESCRIPCIÓN:
LLMs-from-scratch es una base de código educativo que guía paso a paso la implementación de componentes modernos de modelos de lenguaje extensos. Enfatiza los bloques de construcción (tokenización, incrustaciones, atención, capas de avance, normalización y bucles de entrenamiento) para que los estudiantes comprendan no solo cómo usar un modelo, sino también cómo funciona internamente. El repositorio favorece implementaciones claras de Python y NumPy o PyTorch que se pueden ejecutar y modificar sin marcos pesados que oculten la lógica. Los capítulos y cuadernos progresan desde pequeños modelos de juguete hasta pilas de transformadores más capaces, incluyendo estrategias de muestreo y ganchos de evaluación. Se centra en la legibilidad, la corrección y la experimentación, lo que lo hace ideal para estudiantes y profesionales que pasan de la teoría a los sistemas operativos. Al final, tendrá una idea sólida de cómo las canalizaciones de datos, la optimización y la inferencia interactúan para producir texto fluido.
Caracteristicas
- Implementaciones paso a paso de bloques tokenizadores, de atención y transformadores
- Cuadernos y scripts de Python claros diseñados para aprender y experimentar
- Bucles de entrenamiento y muestreo que exponen los datos completos y el flujo de cálculo
- Exploraciones de opciones de escalamiento, regularización y métricas de evaluación
- Dependencias mínimas para mantener las matemáticas y el código transparentes
- Sirve como base para ampliar a modelos más grandes y conjuntos de datos personalizados.
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta aplicación también se puede descargar desde https://sourceforge.net/projects/llms-from-scratch.mirror/. Está alojada en OnWorks para facilitar su ejecución en línea desde uno de nuestros sistemas operativos gratuitos.