Neural Networks | Нейронные сети

🚀 Создание GPT на NumPy: от основ до генерации текста 🧠📊

Представьте, что вы можете создать собственную версию GPT всего в 60 строках кода с использованием NumPy. Погрузитесь в мир языковых моделей и узнайте, как именно работает GPT! 💻✨

🔗 Полезные статьи:
- Изучите оригинальное руководство: Jay K. Mody
- Интересные статьи на Хабре: Часть 1 и Часть 2

🔥 Основные этапы реализации:
1. Ввод:
- Токенизируйте строку, разделяя её на токены и сопоставляя токены с целочисленными значениями через словарь.
- Применяются методы вроде Byte-Pair Encoding для более сложной токенизации.

2. Вывод:
- Получайте вероятности следующего токена для предсказания.
- Используйте автоагрессию для генерации текста, добавляя токены обратно во ввод.

3. Сэмплирование:
- Внесите элемент случайности в генерацию через методы top-k, top-p и температурное регулирование.
- Эти методы позволят вам экспериментировать с творческими аспектами модели.

4. Обучение:
- Используйте градиентный спуск и перекрёстную энтропию для обучения модели в задачах языкового моделирования.

5. Промптинг и in-context learning:
- Модель GPT обучена выполнять задачи с использованием только контекста промпта, без дополнительных настроек.

Jay Mody

GPT in 60 Lines of NumPy | Jay Mody

Implementing a GPT model from scratch in NumPy.

www.tgoop.com/neuro2learn/793

225 viewsDec 20 at 06:00

🚀 Создание GPT на NumPy: от основ до генерации текста 🧠📊

Представьте, что вы можете создать собственную версию GPT всего в 60 строках кода с использованием NumPy. Погрузитесь в мир языковых моделей и узнайте, как именно работает GPT! 💻✨

🔗 Полезные статьи:
- Изучите оригинальное руководство: Jay K. Mody
- Интересные статьи на Хабре: Часть 1 и Часть 2

🔥 Основные этапы реализации:
1. Ввод:
- Токенизируйте строку, разделяя её на токены и сопоставляя токены с целочисленными значениями через словарь.
- Применяются методы вроде Byte-Pair Encoding для более сложной токенизации.

2. Вывод:
- Получайте вероятности следующего токена для предсказания.
- Используйте автоагрессию для генерации текста, добавляя токены обратно во ввод.

3. Сэмплирование:
- Внесите элемент случайности в генерацию через методы top-k, top-p и температурное регулирование.
- Эти методы позволят вам экспериментировать с творческими аспектами модели.

4. Обучение:
- Используйте градиентный спуск и перекрёстную энтропию для обучения модели в задачах языкового моделирования.

5. Промптинг и in-context learning:
- Модель GPT обучена выполнять задачи с использованием только контекста промпта, без дополнительных настроек.

BY Neural Networks | Нейронные сети