今天凌晨，前特斯拉 Autopilot 负责人、OpenAI 科学家 Andrej Karpathy 发布了一个仅用 1000 行代码即可在 CPU/fp32 上实现 GPT-2 训练的项目「llm.c」。GitHub 链接：https://github.com/karpathy/llm.c 消息一出，立即引发了机器学习社区的热烈讨论，项目的 Star 量不到七个小时就冲上了 2000。有网友表...
比特分配为1 + 8 + 7。这里需要注意的是fp32是1 + 8 + 23，所以bf16只是尾数少了16比特。把bf...
llm.c 旨在让大模型(LM)训练变得简单 —— 使用纯 C 语言 /CUDA,不需要 245MB 的PyTorch或 107MB 的 cPython。例如,训练 GPT-2(CPU、fp32)仅需要单个文件中的大约 1000 行干净代码(clean code),可以立即编译运行,并且完全可以媲美 PyTorch 参考实现。 项目链接:https://github.com/karpathy/llm.c 项目...
.bin文件包含有int32的原始数据流，这些整数代表了通过GPT-2分词器定义的Token ID。当然，也可以通过运行prepro_tinystories.py来对TinyStories数据集进行分词处理。理论上讲，现在已经能够开始训练模型了。但是，目前基于CPU和FP32的参考代码运行效率极低，无法从零开始训练这些模型。因此，我们选择先用OpenAI发布的GPT...
具体是什么呢？他表示「llama2.c」可以让你在 PyTorch 中训练一个 baby Llama2 模型，然后使用近 500 行纯 C、无任何依赖性的文件进行推理。并且，这个预训练模型能够在 M1 芯片的 MacBook Air 上以 fp32 的浮点精度、18 tok/s 的速度对故事进行采样。Karpathy 介绍称，「llama2.c」的灵感来自 llama.cpp...
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从这里开始还有一些扩展,比如精度从 fp32 下降到 fp16 或更低,以及一些更多的层(比如 RoFE)来支持更先进的架构。 卡帕西表示,后面还将出一个视频进行更加详细的讲解。 更多的代码在 GitHub 项目页中有更具体展示。 后面他还加了一个如何从 PyTorch 迁移到 C 的教程。
.bin 文件是由 int32 数字组成的原始字节流,用 GPT-2 tokenizer 表示 token ID。你也可以使用 prepro_tinystories.py 对 TinyStories 数据集进行 tokenize。 原则上,按照步骤走到这里就可以训练模型了。 不过,Andrej Karpathy 表...
利用这段代码，你可以在PyTorch中从头开始训练Llama 2 LLM架构，然后将权重保存为原始二进制文件，并加载到一个约500行C文件（run. c）中。目前，该文件使用fp32对模型进行推理。在云Linux开发环境中，Karpathy用一个维度为288、6层、6头的模型（约1500万参数）在fp32下以约100 tok/s的速度进行推理，而这也...
llm.c项目以大约1,000行干净、精炼的C代码实现了GPT-2模型在CPU上以单精度浮点数(fp32)进行训练。它编译迅速,运行高效,且其结果与PyTorch官方参考实现精确匹配。选择GPT-2作为起始点,是因为它是LLM领域的开山之作,首次以现代形式集成了LLM堆栈,并且其模型权重公开可得。项目源码位于GitHub仓库https://github.com/...