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.
Descarcă și rulează online gratuit această aplicație numită LLMs-from-scratch with OnWorks.
Urmați aceste instrucțiuni pentru a rula această aplicație:
- 1. Ați descărcat această aplicație pe computer.
- 2. Introduceți în managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator pe care îl doriți.
- 3. Încărcați această aplicație într-un astfel de manager de fișiere.
- 4. Porniți emulatorul online OnWorks Linux sau Windows online sau emulatorul online MACOS de pe acest site web.
- 5. Din sistemul de operare OnWorks Linux pe care tocmai l-ați pornit, accesați managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator dorit.
- 6. Descărcați aplicația, instalați-o și rulați-o.
SCREENSHOTS
Ad
LLM-uri de la zero
DESCRIERE
LLMs-from-scratch este o bază de cod educațională care prezintă pas cu pas implementarea componentelor moderne ale modelelor lingvistice mari. Aceasta pune accent pe elementele constitutive - tokenizare, încorporări, atenție, straturi feed-forward, normalizare și bucle de antrenament - astfel încât cursanții să înțeleagă nu doar cum să utilizeze un model, ci și cum funcționează acesta intern. Depozitul favorizează implementări clare Python și NumPy sau PyTorch, care pot fi rulate și modificate fără framework-uri grele care ascund logica. Capitolele și caietele progresează de la modele de jucărie minuscule la stive de transformare mai capabile, inclusiv strategii de eșantionare și hook-uri de evaluare. Accentul se pune pe lizibilitate, corectitudine și experimentare, ceea ce îl face ideal pentru studenți și practicieni care trec de la teorie la sisteme funcționale. Până la final, veți avea o idee solidă despre modul în care conductele de date, optimizarea și inferența interacționează pentru a produce un text fluent.
Categorii
- Implementări pas cu pas ale blocurilor tokenizer, attention și transformer
- Notebook-uri și scripturi Python clare, concepute pentru învățare și experimentare
- Bucle de antrenament și eșantionare care expun toate datele și fluxul de calcul
- Explorări ale opțiunilor de scalare, regularizării și metricilor de evaluare
- Dependențe minime pentru a menține transparența matematicii și a codului
- Servește drept bază pentru extinderea la modele mai mari și seturi de date personalizate
Limbaj de programare
Piton
Categorii
Aceasta este o aplicație care poate fi descărcată și de la https://sourceforge.net/projects/llms-from-scratch.mirror/. A fost găzduită în OnWorks pentru a putea fi rulată online în cel mai simplu mod de pe unul dintre sistemele noastre de operare gratuite.
