BPE (Byte Pair Encoding) 算法: MegaByte: Predicting Million-byte Sequences with Multiscale Transformers 2.1 核心思想 BPE https://en.wikipedia.org/wiki/Byte_pair_encoding 迭代合并出现频率高的字符对。 aaabdaaabac =>ZabdZabac(Z=aa) => ZYdZYac (Y=ab, Z=aa) => XdXac ( X=ZY, Y=ab, Z...
前言在前几天的时候Andrej Karpathy在微软的build大会做了一个关于GPT的演讲,我感觉讲的非常好,基本上是深入浅出的将GPT的训练过程和如何去使用GPT做了详细的阐述,于是想在这里对他讲的内容做一个复盘,也算是…
OpenAI大牛Andrej Karpathy刚在微软BUILD2023大会上做了这个主题演讲 “State of GPT”,详细讲述了如何从一个基础模型训练成ChatGPT的过程。通俗易懂,内容精彩至极!全文整理见 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxODUzNTg2MA==&mid=2247485342&idx=1&sn=770152ca8a00f2e3d87ed2a09e131e11 Andrej实在...
训练时间的99%都发生在Pretraining(预训练阶段)数千个GPU,数月的训练 其他三个都是微调阶段,少量GPU和数小时or数天的路线 01:59Pretraning 混合数据 根据给定的比例进行采样,形成GPT的训练集 对于数据还要做一个预处理 LLaMA训练时间更长,更强大 不能仅通过模型包含的参数量来判断模型的能力 训练时间越长...
今年4 月,AI 领域大牛 Karpathy 一个仅用 1000 行代码即可在 CPU/fp32 上实现 GPT-2 训练的项目「llm.c」曾经引发机器学习社区的热烈讨论。 llm.c 旨在大幅简化大模型的训练,ta 使用纯 C 语言 / CUDA,不需要 245MB 的 PyTorch 或 107...
今年 4 月，AI 领域大牛 Karpathy 一个仅用 1000 行代码即可在 CPU/fp32 上实现 GPT-2 训练的项目「llm.c」曾经引发机器学习社区的热烈讨论。llm.c 旨在大幅简化大模型的训练，ta 使用纯 C 语言 / CUDA，不需要 245MB 的 PyTorch 或 107MB 的 cPython。不过即使是这样的优化，复现 GPT-2 级别的模型...
还记得 Andrej Karpathy 纯 C 语言复现 GPT-2 大模型的项目吗? 今年4 月,AI 领域大牛 Karpathy 一个仅用 1000 行代码即可在 CPU/fp32 上实现 GPT-2 训练的项目「llm.c」曾经引发机器学习社区的热烈讨论。 llm.c 旨在大幅简化大模型的训练,ta 使用纯 C 语言 / CUDA,不需要 245MB 的 PyTorch 或 107...
前段时间刚宣布回归OpenAI的业界大牛、李飞飞高徒、特斯拉前AI总监Andrej Karpathy,也在大会发表了题为「GPT现状」(State of GPT)的主题演讲。 演讲内容主要包括了解ChatGPT等GPT助手的训练途径,他将其分为标记化(Tokenization)、预训练(Pretraining)、监督微调(Supervised Finetuning)和人类反馈强化学习 (RLHF)几步。
OpenAI的创始人之一,大神Andrej Karpathy刚在微软Build 2023开发者大会上做了专题演讲:State of GPT(GPT的现状)。 在这个朴实无华的题目之下,Andrej带来的是一场超级精彩的分享。 他详细介绍了如何从GPT基础模型一直训练出ChatGPT这样的助手模型(assistant model)。作者不曾在其他公开视频里看过类似的内容,这或许是...
技术大神 Andrej Karpathy 2月中旬刚离开 openai,这就上传了新课程,Let's build the GPT Tokenizer,点赞。 手把手构建一个GPT Tokenizer(分词器),还是熟悉的时长(足足2小时13分钟)。 视频:youtube.com/watch?github: github.com/karpathy/min why 分词器是 LLM 管道的一个完全独立的阶段:有自己的训练集、...