0から作るLLMーLlama

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poad1010 この記事をおすすめしました

2024/11/04 リンク

misshiki “LlaMaを構築する前に、まずはシンプルなSeq2seqモデルを作成し、その後、この基本的なSeq2seqモデルにLlaMaのオペレータであるRMS、Rope、SwiGLUを順次追加していきます。最終的に完全なLlaMaモデルを構築します。” PyTorch使用。

2024/10/29 リンク

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0から作るLLMーLlama

本記事の対象読者： LLM（大規模言語モデル）の複雑な構造や階層を理解しているが、それをどのように組... 本記事の対象読者： LLM（大規模言語モデル）の複雑な構造や階層を理解しているが、それをどのように組み合わせるかが分からない人 LlaMaモデルに関するすべてのオペレータとアーキテクチャ（RMSNorm、ROPE、SwiGLUの実装を含む）を一行ずつ分解します。本記事ではhuggingfaceのライブラリを使用しておらず、すべてpytorchで実装しています。また、事前学習済みモデルも使用していません。スタート地点は『源氏物語』の原文であり、ゴール地点はあなた自身がトレーニングした大規模モデルです。 pytorchを準備してください。GPUがなくても大丈夫です。重要なのはLLMの原理を学ぶことであり、この文章を読んだだけで新しい大規模モデルのアーキテクチャを作れるわけではありません。本記事では、できる限り平易な言葉を使って原理を解説していきます。序文本記事のすべてのコードはGoo

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