📌 Практические упражнения и дополнительные материалы к книге "Build a Large Language Model (From Scratch)"

Репозиторий на Github c прикладными упражнениями, ноутбуками с кодом для разработки, предварительной подготовки и тонкой настройке LLM-модели типа GPT по одной из лучших книг о построении LLM с нуля.

▶️ О книге:
В книге вы узнаете и поймете, как работают большие языковые модели изнутри, создавая собственную LLM шаг за шагом, c подробным объяснением каждого этапа понятным языком, диаграммами и примерами.

Метод, описанный в книге демонстрирует подход, используемый при создании крупных фундаментальных моделей, таких как те, что лежат в основе ChatGPT.

В репозитории к каждой главе книги соответствуют несколько (3-4) прикладных примеров в формате ipynb или в виде исполняемого python-скрипта. Код ориентирован на широкую аудиторию, разработан для запуска на обычных ноутбуках и не требует специализированного оборудования.

▶️Главная ценность репозитория - дополнительные практические материалы, которые помогут глубже изучить тонкости и нюансы процесса настройки и обучения LLM:

Настройка

🟢Советы на настройке Python
🟢Установка пакетов и библиотек Python
🟢Руководство по настройке среды Docker

Глава 2: Работа с текстовыми данными

🟠Сравнение различных реализаций Byte Pair Encoding (BPE)
🟠Понимание разницы между embedding и линейными слоями
🟠Dataloader Intuition с простыми числами

Глава 3: Код механизмов внимания

🟢Сравнение эффективных реализаций Multi-Head Attention
🟢Буферы PyTorch

Глава 4: Реализация модели GPT с нуля

🟠Анализ FLOPS

Глава 5: Предварительное обучение на немаркированных данных

🟢Альтернативная загрузка весов с HuggingFace с использованием Transformers
🟢Предварительное обучение GPT на наборе данных проекта Gutenberg
🟢Добавление дополнительных функций в цикл обучения
🟢Оптимизация гиперпараметров для предварительного обучения
🟢Создание пользовательского интерфейса для взаимодействия с LLM
🟢Преобразование GPT в Llama
🟢Llama 3.2 с нуля
🟢Memory-efficient загрузка модели

Глава 6: Тонкая настройка для классификации

🟠Дополнительные эксперименты по точной настройке различных слоев и использованию более крупных моделей
🟠Тонкая настройка различных моделей на основе датасета обзоров фильмов IMDB объемом 50 тыс. строк.
🟠Создание пользовательского интерфейса для взаимодействия с классификатором спама на основе GPT

Глава 7: Тонкая настройка для следования инструкциям

🟢Утилиты набора данных для поиска близких дубликатов и создания записей в пассивном залоге
🟢Оценка ответов на инструкции с использованием API OpenAI и Ollama
🟢Создание датасета для точной настройки инструкций
🟢Улучшение набора данных для точной настройки инструкций
🟢Создание набора данных предпочтений с помощью Llama 3.1 70B и Ollama
🟢DPO для процедуры LLM Alignment
🟢Создание пользовательского интерфейса для взаимодействия с моделью GPT с тонкой настройкой инструкций


🖥Github


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Tutorial #Github

📌Beyond-NanoGPT: лаконичные и аннотированные реализации ключевых идей глубокого обучения.

Если вы хотите не просто запускать готовые модели, а понять, как они работают «под капотом», репозиторий Beyond-NanoGPT — то, что нужно. Этот проект аспиранта по CS Стэнфордского университета, который создан как мост между учебными примерами вроде nanoGPT и сложными наработками, предлагает десятки реализаций современных методов глубокого обучения.

Все написано с нуля на PyTorch, с детальными комментариями — идеально для тех, кто устал от абстрактных статей и беспощадного продакшн-кода. Каждая строчка кода написана так, что становится понятно, как его использовать на практике.

Застряли на уровне чтения бесконечных туториалов и хотите двигаться дальше? Этот репозиторий — отличный шаг. Он не сделает вас экспертом за неделю, но даст инструменты, чтобы разобраться в современных статьях и начать свои эксперименты. И да, здесь нет красивого веб-интерфейса или готовых SaaS-решений — только код, комментарии и ваше любопытство. Как и должно быть в ресерче.

Начать очень просто: клонируете репозиторий, ставите зависимости и можно погружаться в код. Архитектуры? Есть Vision Transformer для классификации изображений, Diffusion Transformer для генерации, ResNet и даже MLP-Mixer. Каждый скрипт — отдельный эксперимент.

Например, чтобы обучить DiT на датасете CIFAR-10, достаточно запустить train_dit.py. Все рассчитано на один GPU, так что даже без доступа к злым кластерам можно практиковаться. А если хочется разобраться в механизмах внимания, отдельные ноутбуки покажут, как работают Grouped-Query, линейное, разреженное или перекрестное внимание — с визуализациями и пояснениями.

Проект не только про архитектуры, есть и прикладные техники. Хотите ускорить инференс языковой модели? Посмотрите реализацию KV-кэширования или спекулятивного декодирования — методы, которые сейчас активно используют в LLM-инфраструктуре.

Интересует RL? В разделе с обучением с подкреплением есть классика - DQN и PPO для Cartpole, а в планах — нейросеть для шахмат с MCTS. При этом код не просто работает, но и объясняет нюансы: почему в REINFORCE важна базовая линия, как избежать градиентного взрыва в трансформерах или чем RoPE-эмбединги лучше стандартных.

Часть разделов (Flash Attention, RLHF) пока в разработке. Но планы грандиозные: автор обещает все - от квантования весов до распределенного RL.


📌Лицензирование: MIT License.


🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Github #BeyondNanoGPT