To aplikacja dla systemu Linux o nazwie LLMs-from-scratch, której najnowszą wersję można pobrać jako LLMs-from-scratchsourcecode.tar.gz. Można ją uruchomić online w darmowym hostingu OnWorks dla stacji roboczych.
Pobierz bezpłatnie i uruchom online aplikację o nazwie LLMs-from-scratch with OnWorks.
Postępuj zgodnie z tymi instrukcjami, aby uruchomić tę aplikację:
- 1. Pobrałem tę aplikację na swój komputer.
- 2. Wpisz w naszym menedżerze plików https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX z wybraną nazwą użytkownika.
- 3. Prześlij tę aplikację w takim menedżerze plików.
- 4. Uruchom emulator online OnWorks Linux lub Windows online lub emulator online MACOS z tej witryny.
- 5. W systemie operacyjnym OnWorks Linux, który właśnie uruchomiłeś, przejdź do naszego menedżera plików https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX z wybraną nazwą użytkownika.
- 6. Pobierz aplikację, zainstaluj ją i uruchom.
ZDJĘCIA EKRANU:
Studia LLM od podstaw
OPIS:
LLMs-from-scratch to edukacyjna baza kodu, która krok po kroku przeprowadza przez proces implementacji nowoczesnych komponentów modeli wielojęzykowych. Kładzie nacisk na elementy składowe – tokenizację, osadzenia, uwagę, warstwy feed-forward, normalizację i pętle treningowe – dzięki czemu uczniowie rozumieją nie tylko, jak korzystać z modelu, ale także jak działa on wewnętrznie. Repozytorium preferuje przejrzyste implementacje w Pythonie, NumPy lub PyTorch, które można uruchamiać i modyfikować bez konieczności stosowania rozbudowanych frameworków zaciemniających logikę. Rozdziały i zeszyty przechodzą od małych modeli-zabawek do bardziej wydajnych stosów transformatorów, w tym strategii próbkowania i haków ewaluacyjnych. Nacisk kładziony jest na czytelność, poprawność i eksperymentowanie, co czyni ją idealną dla studentów i praktyków przechodzących od teorii do działających systemów. Po ukończeniu kursu uczestnicy mają ugruntowaną wiedzę na temat tego, jak potoki danych, optymalizacja i wnioskowanie współdziałają, tworząc płynny tekst.
Funkcje
- Krokowe implementacje bloków tokenizatora, uwagi i transformatora
- Przejrzyste notatniki i skrypty Pythona przeznaczone do nauki i majsterkowania
- Pętle szkoleniowe i próbkowania, które ujawniają pełne dane i przepływ obliczeniowy
- Eksploracje wyborów skalowania, regularyzacji i metryk oceny
- Minimalne zależności zapewniające przejrzystość matematyki i kodu
- Służy jako podstawa do rozszerzenia o większe modele i niestandardowe zestawy danych
Język programowania
Python
Kategorie
Tę aplikację można również pobrać ze strony https://sourceforge.net/projects/llms-from-scratch.mirror/. Została ona umieszczona w OnWorks, aby można ją było uruchomić online w najłatwiejszy sposób z jednego z naszych darmowych systemów operacyjnych.