Aceasta este aplicația Windows numită LLMs-from-scratch, a cărei ultimă versiune poate fi descărcată sub numele LLMs-from-scratchsourcecode.tar.gz. Poate fi rulată online în furnizorul de găzduire gratuită OnWorks pentru stații de lucru.
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 orice emulator online OS OnWorks de pe acest site, dar mai bun emulator online Windows.
- 5. Din sistemul de operare Windows OnWorks 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 și instalați-o.
- 7. Descărcați Wine din depozitele de software ale distribuțiilor Linux. Odată instalat, puteți apoi să faceți dublu clic pe aplicație pentru a le rula cu Wine. De asemenea, puteți încerca PlayOnLinux, o interfață elegantă peste Wine, care vă va ajuta să instalați programe și jocuri populare Windows.
Wine este o modalitate de a rula software-ul Windows pe Linux, dar fără a fi necesar Windows. Wine este un strat de compatibilitate Windows open-source care poate rula programe Windows direct pe orice desktop Linux. În esență, Wine încearcă să reimplementeze suficient Windows de la zero, astfel încât să poată rula toate acele aplicații Windows fără a avea nevoie efectiv de Windows.
CAPTURĂ DE ECRAN:
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.