This is the Linux app named LLMs-from-scratch whose latest release can be downloaded as LLMs-from-scratchsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Baixe e execute online este aplicativo chamado LLMs-from-scratch com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie o emulador OnWorks Linux online ou Windows online ou emulador MACOS online a partir deste site.
- 5. No sistema operacional OnWorks Linux que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo, instale-o e execute-o.
SCREENSHOTS
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LLMs do zero
DESCRIÇÃO
LLMs-from-scratch é uma base de código educacional que aborda passo a passo a implementação de componentes modernos de modelos de grandes linguagens. Ele enfatiza os blocos de construção — tokenização, embeddings, atenção, camadas de feed-forward, normalização e loops de treinamento — para que os alunos entendam não apenas como usar um modelo, mas também como ele funciona internamente. O repositório privilegia implementações claras em Python e NumPy ou PyTorch que podem ser executadas e modificadas sem frameworks pesados obscurecendo a lógica. Capítulos e cadernos progridem de pequenos modelos de brinquedo para pilhas de transformadores mais eficientes, incluindo estratégias de amostragem e ganchos de avaliação. O foco está na legibilidade, correção e experimentação, tornando-o ideal para estudantes e profissionais em transição da teoria para sistemas funcionais. Ao final, você terá uma noção sólida de como pipelines de dados, otimização e inferência interagem para produzir um texto fluente.
Recursos
- Implementações passo a passo de blocos tokenizador, atenção e transformador
- Cadernos e scripts Python claros projetados para aprendizado e experimentação
- Loops de treinamento e amostragem que expõem todos os dados e o fluxo de computação
- Explorações de escolhas de escala, regularização e métricas de avaliação
- Dependências mínimas para manter a matemática e o código transparentes
- Serve como base para extensão para modelos maiores e conjuntos de dados personalizados
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/llms-from-scratch.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil em um de nossos sistemas operacionais gratuitos.
