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 ...
代码精简：仅需约1000行代码便能完成GPT-2模型的训练，极大地简化了复杂性。独立性：无需依赖诸如PyTorch或cPython这类庞大的外部库，从而使得部署与运行更为轻便、迅速。效率提升：直接采用C/CUDA编程有望增强计算效能与训练速度。当有网友询问Karpathy为何不选用Rust时，他回答道：“我深知Rust的魅力所在。然而，我...
【1】C语言文件由头文件(.h)和原文件(.c)组成 【2】C语言所有函数的入口函数是主函数,主函数只能有一个 无参无返回值函数: void 函数名(); 编写一个函数,实现打印hello world; 编写一个函数,实现打印一首李白的诗; 无参有返回值函数 返回值类型 函数名(); 编写一个函数,实现1+2+。。+100的和,将结...
然而,C语言在进行LLM训练时也存在一些痛点。首先,由于C语言更偏向于底层操作,对于复杂的机器学习算法实现而言,其开发难度相对较高。此外,C语言在处理大规模数据集时可能面临性能瓶颈,需要优化算法和数据结构以提高处理速度。 二、C语言LLM训练案例解析 以简单的线性回归模型为例,我们可以使用C语言来实现训练过程。通过...
而预训练的思想是，模型参数不再是随机初始化的，而是通过一些任务进行预先训练，得到一套模型参数，然后...
大型语言模型的多阶段训练流程主要包括预训练、监督学习微调、奖励模型训练和强化学习微调四个阶段,具体如下: 预训练阶段 目标:让模型学习语言的统计模式和语义信息,通过大规模未标记数据捕获文本语料库中存在的底层模式、结构和语义知识,构建基础模型。 数据集:来源广泛,如互联网网页、维基百科、书籍、GitHub、论文、问...
CMU 对现有开源和未开源的 AI 代码生成模型进行了全面深入的系统性评估,并分析了它们在 C、C++、Python 等 12 中不同编程语言中的代码自动完成表现。 最近,语言模型(Language Model, LM)在建模编程语言源代码方面展现出了令人印象深刻的性能。这些模型擅长代码自动生成以及从自然语言描述中生成代码等下游任务。当前 ...
并行编程语言(OpenCL)(一)OpenCL概述及运行时 01:00:20 并行编程语言(OpenCL)(二)OpenCL C 编程抽象 54:37 并行编程语言(OpenCL)(三)OpenCL C 算子开发及优化(基础语法) 41:32 并行编程语言(OpenCL)(五)C算子开发及优化(算子实现) 56:32 49:29 【InfiniTensor】清华大学系列训练营-大模型与人...
更详细地说,tf.EstimatorAPI使用第一个函数来保存检查点,第二个函数根据所采用的检查点策略进行操作,最后一个以使用export_savedmodel()方法导出模型。 保存一个TensorFlow检查点 在初始化一个评估器之前,我们必须定义检查点策略。为此,我们必须使用tf.estimator.RunConfigAPI为预估程序创建一个配置。这里有一个例子,我...
以下是几种常用的大语言模型训练方法: 1.无监督学习:无监督学习是一种让模型从无标记的数据中学习知识的方法。在大语言模型训练中,无监督学习通常涉及到使用大量的文本数据,让模型从中自动学习语言的语法、语义和上下文信息。常见的无监督学习算法包括自编码器和语言模型等。 2.监督学习:监督学习是一种让模型从标记...