ln1w:float*类型指针,shape为[num_layers, channels]; ln1b:float*类型指针,shape为[num_layers, channels]; qkvw:float*类型指针,shape为[num_layers, 3*channels, channels]; qkvb:float*类型指针,shape为[num_layers, 3*channels]; attprojw:float*类型指针,[num_layers, channels,channels]; attprojb...
model_hf:根据模型类型参数通过GPT2LMHeadModel.from_pretrained(详见transformer库)初始化模型; 从model_hf中取出模型参数的权重并拷贝到model对应的参数中; c)configure_optimizers param_dict:从模型的命名参数(named_parameters)中取出需要梯度更新的参数; decay_params和nodecay_params:从param_dict中取出维度>=2和...
之前有提到,可以简单的认为权值矩阵就是所谓模型。所以权值矩阵一定要保存。除此之外呢?不能忘记的一点是,我们保存模型是为了加载后能使用模型。显然要求加载模型之后,输入一个或一组样本就能开始前向运算和反向传播。这也就是说,之前实现的时候,forward()之前需要的,这里也都需要,只是权值不是随意初始化了,而是用训...
输入在模型中的流量,从而捕获模型的结构。这适用于有限使用控制流的模型。第二种方法是在模型中添加显式批注,以告知Torch Script编译器可以根据Torch Script语言施加的约束直接解析和编译模型代码。 方法1:通过跟踪转换为Torch脚本 要将PyTorch模型通过跟踪转换为Torch脚本,必须将模型的实例以及示例输入传递给torch...
gpt2_124M.bin 文件，包含在 C 语言中加载模型所需的权重；gpt2_124M_debug_state.bin 文件，包含更多调试状态：输入、目标、logits 和损失。这对于调试 C 语言代码、单元测试以及确保 llm.c 与 PyTorch 参考实现完全可媲美非常重要。现在，使用 gpt2_124M.bin 中的模型权重进行初始化并使用纯 C 语言进行...
1. gpt2_124M.bin，其中包含了可用于在C语言环境中加载模型的原始权重；2. gpt2_124M_debug_state.bin，其中包含了额外的调试信息，如输入数据、目标、logits和损失。这些信息对于调试、单元测试以及确保与PyTorch的参考实现完全一致很有帮助。目前，主要关注的是gpt2_124M.bin文件中的模型权重。有了它们，就可以...
gpt2_124M.bin 文件,包含在 C 语言中加载模型所需的权重; gpt2_124M_debug_state.bin 文件,包含更多调试状态:输入、目标、logits 和损失。这对于调试 C 语言代码、单元测试以及确保 llm.c 与 PyTorch 参考实现完全可媲美非常重要。 现在,使用 gpt2_124M.bin 中的模型权重进行初始化并使用纯 C 语言进行训练...
原则上,到这里就已经可以开始训练模型。为提高效率,可以使用 OpenAI 发布的 GPT-2 权重进行初始化,而后加以微调。为此需要下载 GPT-2 权重并将其保存为可在 C 中加载的检查点: pythontrain_gpt2.py 该脚本会下载 GPT-2(124M)模型,对单批数据进行 10 次过拟合迭代,运行多个生成步骤,最重要的是保存两个文件...
原则上,到这里就已经可以开始训练模型。为提高效率,可以使用 OpenAI 发布的 GPT-2 权重进行初始化,而后加以微调。为此需要下载 GPT-2 权重并将其保存为可在 C 中加载的检查点: python train_gpt2.py 该脚本会下载 GPT-2(124M)模型,对单批数据进行 10 次过拟合迭代,运行多个生成步骤,最重要的是保存两个文件...
接下来,我们应该根据 CPU 的内核数量来调整线程数。程序将加载模型权重和 token,它将在 Adam lr 1e-4 的条件下运行微调 loop,进行几次迭代,然后根据模型生成样本。 “该文件(我认为)可读性很强,你应该看一看。简单地说,所有层...