LLM を最初からトレーニングする

私は完全な LLM トレーニング プロジェクトを完了しました。トレーニング データ セットのダウンロードから、トレーニング済みモデルを使用してテキストを生成するまでのプロセス全体が含まれています。現在、LLM トレーニング用の多様なデータセットである PILE データセットをサポートしています。データセットのサイズを制限したり、デフォルトの Transformer アーキテクチャやトレーニング構成をカスタマイズしたりすることができます。

これは、Colab T4 GPU でトレーニングされた 1,300 万のパラメーターを使用して LLM によって生成されたテキストの例です。

****1978 年、公園は工場に戻されました。公共エリアは電気柵で区切られ、駅のある都市の直後に電気柵が建てられました。古代西洋諸国の運河は都市部に限定されていました。中国の村々は都市と直結しており、米国の予算を巡る抗議活動を引き起こしている一方、富が農村部に集中しているためオダンビナイの将来は不透明だ。

このプロジェクトは、最高の AI をすぐに作成するのではなく、学習プロセスに重点を置いています。

コード、ドキュメント、サンプルはすべて GitHub で入手できます:

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