t,:] for (int i = 0; i < C; i++) { out_bt[i] = wte_ix[i] + wpe_t[i]; } } }}void encoder_backward(float* dwte, float* dwpe, float
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...
Andrej Karpathy 大神的 llm.c 仓库用 1000 多行简单的 C 语言仅仅通过对数组及其元素进行一些简单的数学运算,十分清晰地讲述了 gpt2 模型运行的底层原理。本文将针对其中的前向推理代码部分,再结合一些深度学习的基础概念,尽可能讲清楚其中的前向推理过程。如有错误,烦请指证。 另外当时写的时候是五月,所以代码可...
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...
“llm.c”项目的特色在于它的极简和高效：约1000行的C代码就能在CPU上训练出与PyTorch版本完全一致的GPT-2模型，且代码可以立即编译运行，完全兼容PyTorch。Karpathy选择GPT-2作为示例不是偶然，这一模型不仅是大型语言模型体系中的先驱，而且其模型权重也公开可获取。此项目一经发布，便迅速引发了广泛关注，仅一天...
更让人佩服的是,LLM.c 仅用约 1000 行干净的代码即可在 CPU/fp32 上实现 GPT-2 训练。它可以立即编译并运行,并且与 PyTorch 参考实现完全匹配。 之所以选择 GPT-2 作为训练的起点,Andrej Karpathy 表示,是因为 GPT-2 是 LL...
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。 几天前,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」。
用1000 行纯 C 代码实现 GPT-2 训练:Andrej Karpathy重塑LLM训练格局 在深度学习领域,使用诸如PyTorch等现代框架进行大规模语言模型(LLM)的训练已成为常态。然而,在个人计算机上训练大型语言模型通常需要大量的依赖库和计算资源,这给开发者带来了不小的挑战 ...
All in ~3000 bytes of C. It's optimized efficiently enough so that GPT-2 Small takes a few seconds per reply on any modern machine. To do this I've implemented KV caching and an efficient matrix multiplication algorithm, with optional OMP parallelism. You can then use this to create ...
当模型处理数据集中的第二个示例(第二行)时,这里包含了(「robot must」),当它处理单词「must」时,48% 的注意力会在「robot」上,而另外 52% 的注意力会在「must」上。 以此类推 GPT-2 的掩模自注意力机制 接下来,我们将更详细地分析 GPT-2 的掩模自...