tgoop.com/ai_machinelearning_big_data/7480
Last Update:
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.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Github #BeyondNanoGPT
