这不,今天,特斯拉前 AI 总监、OpenAI 创始团队成员 Andrej Karpathy 仅用 1000 行简洁的 C 代码,就完成了 GPT-2 大模型训练过程。 几个小时前,Andrej Karpathy 推出了一个名为 llm.c 的项目,旨在用纯 C 语言训练 LLM,这种方法的主要优势在于它显著减少了依赖库的体积——不再需要 245MB 的 PyTorch 和 ...
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/karpathy/llm.c,其中核心训练代码位于train_gpt2.c文件中 内存管理与层实现 内存分配与优化:llm.c在初始化阶段一次性为所有所需内存分配一个大的1D内存块(一维...
里面是一份简单的分步指南,用于实现 GPT-2 模型中的单一层,即 layernorm 层,希望能成为大家理解在 C 中实现大语言模型各层的理想起点。 更重要的是,他还用自己的 MacBook Pro(苹果 M3 Max 芯片)演示了整个训练过程,对照他之前的大模型入门教程,就可以轻松了解如今炙手可热的 LLM 是怎么一回事儿了。 训练...
使用模型:最终,在训练得到一个满意的模型后,就可以使用模型来进行预测或其他目标。 在C 语言中实现一个深度学习模型可以使用一些开源的库,比如 DarkNet,TensorFlow C API,Caffe 等。你需要了解深度学习的基本原理和 C 语言的编程知识。以下是一个使用 TensorFlow C API 实现的简单的例子: #include<stdio.h>#inclu...
或许Karpathy正在尝试的是重新设计LLM架构，通过llm.c项目去探索一种更简单、高效的模型训练方法。「我无法创造的，我就无法理解」。Karpathy完全让AI走向大众化。那么，仅用C语言如何训出LLM？千行C代码训完GPT-2 项目开篇介绍中，Karpathy还提到了自己目前正在进行的研究：- 直接使用CUDA实现，速度会快得多，...
前几天我们介绍了人工智能大神Andrej Karpathy最新项目llm.c:用1000行纯c代码实现GPT2训练,不用主流的庞大复杂大语言模型训练框架PyTorch Andrej Karpathy把llm.c开源在了github,并且广发英雄帖,号召全球黑客对llm.c的性能进行进行改进,现在项目迎来了不可思议的重大进展 ...
CSharpOpencv onnx 模型 opencv模型训练 参考:https://www.bilibili.com/video/BV1PV411774y harris角点检测 角点:沿着x,y图像灰度变化迅速 边界:沿着x轴,y轴,一个变化平稳,一个变化迅速 基本数学原理 判断平移前后自相似性 求解化简 特征归属划分 R接近0,平坦区域...
训练CRNN识别模型 crnn 训练 建议看原文, ctc可以看作一种对字符识别过程中,一整句话的自动切分。 CTC是看似和HMM有些联系,然后也采用DP来进行求解,将CTC结构图中<RNN输出,CTC层>单独拿出来,得到如下形式: 上图如CTC结构图, 最开始只能以(-)或者标签序列中第一个字符开始,即这里的t=1时,是{(-),(C)}...
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,而是用训练好的权值矩阵代替。基于以上考虑,最终决定要保存的内容如下4个:...
从百度云或GoogleDrive下载预训练模型。目前仅支持 C3D 的预训练模型。 3.2 配置数据集和预训练模型路径 在 中配置数据集和预训练模型路径 。 这一步仅修改上图红框内的路径内容即可。 3.3 修改 label.txt 文件 源码中 数据集包括 ...