Schritt für Schritt ein ChatGPT-ähnliches LLM von Grund auf implementieren

 (github.com/rasbt)
8 Punkte von GN⁺ 2024-01-28 | 1 Kommentare | Auf WhatsApp teilen

Ein großes Sprachmodell entwickeln (von Grund auf)

  • Ein Buch, mit dem sich die internen Funktionsweisen von Large Language Models (LLMs) erschließen lassen
  • Erklärt mit klarem Text, Diagrammen und Beispielen, wie man ein eigenes LLM Schritt für Schritt erstellt
  • Die Methode zum Trainieren und Entwickeln eines kleinen, aber funktionalen Modells für Bildungszwecke spiegelt den Ansatz wider, mit dem große Foundation-Modelle wie ChatGPT erstellt werden

Inhaltsverzeichnis

  • Die Datei Readme.md ist eine Markdown-Datei; empfohlen wird, sie mit einem Markdown-Editor oder in einer Vorschau korrekt anzusehen
  • Die Titel der einzelnen Kapitel sowie der Haupt- und Hilfscode sind im Inhaltsverzeichnis zusammengefasst
  • Enthält einen Anhang zur Einführung in PyTorch sowie zusätzliche Anleitungen zur Installation von Python und Python-Paketen

Meinung von GN⁺:

  • Dieses Buch erläutert detailliert den Prozess, ein Large Language Model von Grund auf zu erstellen, und ist für Einsteiger unter Softwareingenieuren mit Interesse am Bereich Künstliche Intelligenz sehr nützlich.
  • Es bietet interessante Inhalte für Leser, die die Grundlagen innovativer Technologien wie ChatGPT verstehen möchten.
  • Die Schritt-für-Schritt-Anleitung mit praktischen Codebeispielen dürfte Lernenden dabei helfen, die Theorie in der Praxis anzuwenden.

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1 Kommentare

 
GN⁺ 2024-01-28
Hacker-News-Kommentare

  • Ich arbeite zusätzlich an einem Guidebook, das sich in verschiedenen Fertigstellungsgraden befindet. Bisher ist der Tuning-Guide das beste Material.

  • Dieses Guidebook sieht erstaunlich aus. Ich frage mich, ob das Hauptziel darin besteht, das Verständnis zu fördern und den Schleier des Mysteriösen zu lüften, oder ob Menschen dazu ermutigt werden sollen, selbst kleine Modelle für ihre eigenen Bedürfnisse zu bauen.

  • Öffentlich ein technisches Buch zu schreiben, ist mit einem kaum vorstellbaren Maß an Angst verbunden, daher gebührt dem Autor mein Respekt.

  • Ich frage mich, ob man mit den Informationen in diesem Buch etwas über Reinforcement Learning lernen kann. Das Ziel wäre, eine Landung wie bei einer Mondlandefähre zu erlernen: ganz einfach aus 100 Fuß Höhe zu starten, in eine Richtung zu schubsen und es so lange zu versuchen, bis kein Krater mehr entsteht. Danach weitere Variablen hinzuzufügen, zum Beispiel sich horizontal zu bewegen und horizontale Triebwerke zu ergänzen. Ich frage mich, ob dieses Buch für solches „Mainstream“-ML hilfreich wäre.

  • Wie man schon am ersten Codebeispiel sieht, beginnt es nicht vollständig bei null.

    import torch

  • Ich bin zu Github gewechselt, weil ich dachte, dieses Material wäre kostenlos. Bei allem Respekt für die Arbeit des Autors frage ich mich, welche wirklich kostenlosen Ressourcen „von Grund auf“ im Umlauf sind und empfohlen werden.

  • Die Modellarchitektur selbst ist nicht besonders komplex, vor allem wenn man torch verwendet. Der gesamte Prozess ist ein ziemlich einfaches und umsetzbares Projekt.

  • Das sollte wahrscheinlich als "Show HN" kategorisiert werden.

  • Danke für diese Arbeit. Gibt es einen geplanten Termin, wann das Buch fertig sein wird?

  • Ich habe ein Exemplar gekauft! Ich freue mich aufs Lesen. :) Gibt es eine Möglichkeit, dem Autor während des Schreibens Feedback zu geben?