How to Train a Transformer LLM from Scratch Locally
Видео раскрывает, что создание нейросетей и больших языковых моделей (LLM), включая трансформеры, не так сложно, как кажется. Авторы демонстрируют, что с небольшим количеством кода на Python можно обучить модель на обычном ноутбуке. Основываясь на токенизации, эмбедингах и архитектуре трансформера, процесс обучения модели аналогичен для моделей任何规模, важны скорость обучения и генерация текста с помощью параметра температуры.
Что забрать из ролика в дело
Вступление
Архитектура ИИ, изменяющая мировую экономику, сравнима с скриптом для старого ноутбука.
Прозрачность ИИ
Исследование демонстрирует создание больших языковых моделей с нуля на обычном ноутбуке.
Токенизация и эмбединг
Токенизация - разбиение текста на кусочки, эмбединг - координаты слов на многомерной карте.
Архитектура трансформера
Четыре блока: многоголовое внимание, MLP, остаточные соединения и нормализация слоев.
Обучение и генерация текста
Обучение через кроссэнтропию и управление скоростью обучения, использование температуры для добавления хаоса.
Оператору входа в AI buyanov.io можно применить полученные знания для создания и обучения простых моделей на начальном этапе, а также для понимания и улучшения архитектуры существующих моделей и процессов обучения.