Artikel für Leute, die
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Originale Beiträge zu React, Node.js, TypeScript und AI — aus derselben Praxis wie unsere Operator-Software. Artikeltexte auf Englisch.
Tag: pytorch
Residualverbindungen erklärt: Warum sich tiefe Transformer überhaupt trainieren lassen
Warum stumpfes Stapeln von Schichten das Training bricht, wie Skip-Verbindungen x + F(x) den Gradientenfluss retten, wie Pre-LayerNorm-Blöcke sie nutzen, und eine kurze PyTorch-Implementierung.
1031 WörterArtikel lesenEinen Transformer von Grund auf in PyTorch bauen: Attention, Encoder und Decoder
Schritt-für-Schritt-Code in PyTorch für die Kernbausteine eines Transformers: Positional Encoding, Scaled Dot-Product und Multi-Head Attention, Feed-forward-Schichten, Encoder-Stack und Decoder-Grundlagen.
1819 WörterArtikel lesenWie Embedding-Layer funktionieren: vom Text über Token-IDs zu Vektoren im LLM
Ein einsteigerfreundlicher Blick auf Embedding-Layer: Tokenisierung, Lookup-Tabellen, gelernte Vektoren, das Beispiel mit 205 Millionen Parametern und eine kurze PyTorch-Demo mit nn.Embedding.
1201 WörterArtikel lesenEin Byte-Paar-Encodierungs-Tokenisator von Grund auf für ein kleines GPT entwickeln
Implementieren Sie einen BPE-Tokenizer auf Zeichenebene in Python, trainieren Sie ihn mit WikiText-2, speichern und kennzeichnen Sie ihn, und trainieren Sie anschließend ein kleines GPT mit kürzeren, dichteren Tokenfolgen.
6273 WörterArtikel lesenFehlersuche bei einem kleinen GPT in PyTorch: Tests, die jeden Fehler isolieren.
Ein schrittweiser Arbeitsablauf zur Fehlersuche bei einem GPT auf Zeichenebene in PyTorch, von Token-IDs und Zielverschiebungen bis hin zu Gradienten, NaN-Verlusten und Checkpoints.
6828 WörterArtikel lesen
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