Что это и какую проблему решает? — LLMs-from-scratch
LLMs-from-scratch — это пошаговый проект, который показывает, как реализовать ChatGPT-подобную большую языковую модель в PyTorch с нуля. Проект решает задачу обучения и понимания внутренних механизмов современных трансформеров: от токенизации и positional embeddings до multi-head attention, нормализации и стратегии оптимизации. Для инженера, исследователя или преподавателя это рабочая лаборатория, позволяющая превратить теорию в воспроизводимый код.
Как это работает под капотом?
В основе LLMs-from-scratch лежит классическая архитектура трансформера: эмбеддинги + позиционные коды, несколько блоков encoder/decoder (в большинстве обучающих реплик GPT используются decoder-only блоки), механизм self-attention, слои нормализации и линейные проекции для предсказания токенов. Важные компоненты проекта:
- Токенизация: простая byte-pair или символная токенизация для обучения с чистых данных.
- Архитектура: реализация multi-head attention и feed-forward слоев в PyTorch.
- Обучение: оптимизаторы (Adam/AdamW), lr-scheduler, gradient clipping и батчинг на последовательностях.
- Инференс: пошаговая генерация с greedy или топ-k/top-p sampling.
Ключевые возможности (с примерами кода)
Проект LLMs-from-scratch демонстрирует минимально необходимую реализацию, которую можно расширять для практических задач. Ниже — типичные отрывки кода и идеи оптимизации.
Пример №1: Реализация attention
class SelfAttention(nn.Module):
def __init__(self, d_model, n_heads):
super().__init__()
self.qkv = nn.Linear(d_model, d_model * 3)
self.n_heads = n_heads
self.scale = (d_model // n_heads) ** -0.5
def forward(self, x):
qkv = self.qkv(x).chunk(3, dim=-1)
# reshape и compute attention...
Этот фрагмент иллюстрирует минимальную логику получения Q, K, V и масштабирования скалярного произведения перед softmax.
Пример №2: Генерация токенов (inference)
def generate(model, tokenizer, prompt, max_len=50):
tokens = tokenizer.encode(prompt)
for _ in range(max_len):
logits = model(torch.tensor([tokens]))
next_id = torch.argmax(logits[:, -1, :], dim=-1).item()
tokens.append(next_id)
if next_id == tokenizer.eos_token_id:
break
return tokenizer.decode(tokens)
Для кого и для каких задач это подойдет?
LLMs-from-scratch полезен для:
- студентов и исследователей, которые хотят понять внутренности трансформера через реализацию;
- инженеров ML, тестирующих гипотезы по оптимизации обучения и архитектур;
- преподавателей, готовящих практические задания по современным NLP-моделям;
- разработчиков, желающих получить компактный референсный код перед интеграцией в production-пайплайн.
Начало работы: Краткий гайд
Быстрый план для запуска LLMs-from-scratch локально:
- Клонируйте репозиторий:
git clone https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch - Установите зависимости:
pip install -r requirements.txt(PyTorch подходящей версии, токенизатор и пр.) - Подготовьте корпус: очистка, токенизация, batching.
- Запустите обучение конфигурации с малыми параметрами для отладки, затем масштабируйте.
Практическая рекомендация: начинайте с tiny-конфигураций (пара миллионов параметров) и профилируйте память и throughput прежде чем увеличивать размер модели.
Плюсы и минусы
- Плюсы: прозрачность реализации, образовательная ценность, легко модифицировать для экспериментов.
- Минусы: не оптимизирован для production на больших датасетах, требует значительных вычислительных ресурсов при масштабировании.
