Trainieren Sie LLM von Grund auf

Ich habe ein komplettes LLM-Schulungsprojekt abgeschlossen, vom Herunterladen des Trainingsdatensatzes bis zur Verwendung des trainierten Modells zur Textgenerierung ist der gesamte Prozess enthalten. Unterstützt derzeit den PILE-Datensatz, einen vielfältigen Datensatz für das LLM-Training. Sie können die Größe des Datensatzes begrenzen, die standardmäßige Transformer-Architektur und Trainingskonfiguration anpassen und vieles mehr.

Dies ist ein Beispiel für Text, der von meinem LLM mit 13 Millionen Parametern generiert wurde, die auf der Colab T4 GPU trainiert wurden:

Im Jahr 1978 wurde der Park an die Fabrik zurückgegeben – die öffentlichen Bereiche wurden durch Elektrozäune getrennt, die unmittelbar an der Stadt, in der sich der Bahnhof befand, errichtet wurden. Kanäle waren in den alten westlichen Ländern auf städtische Gebiete beschränkt. Chinas Dörfer sind direkt mit Städten verbunden, was Proteste gegen den US-Haushalt auslöste, während die Zukunft von Odambinais ungewiss ist, da sich der Reichtum auf ländliche Gebiete konzentriert.

Dieses Projekt konzentriert sich mehr auf den Lernprozess als sofort auf die Schaffung der besten KI.

Code, Dokumentation und Beispiele sind alle auf GitHub verfügbar:

GitHub-Link

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTrainieren Sie LLM von Grund auf. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!