Des articles pour ceux qui
livrent le stack
Textes originaux sur React, Node.js, TypeScript et AI — issus de la même pratique que notre logiciel opérateur. Corps des articles en anglais.
Tag : pytorch
Residual Connections Explained: Why Deep Transformers Can Train at All
Why stacking layers breaks training, how x + F(x) skip connections fix gradient flow, how Pre-LayerNorm blocks use them, and a short PyTorch implementation.
1031 motsLireBuild a Transformer From Scratch in PyTorch: Attention, Encoder and Decoder
Step-by-step PyTorch code for the core Transformer pieces: positional encoding, scaled dot-product and multi-head attention, feed-forward layers, encoder stack and decoder basics.
1819 motsLireHow Embedding Layers Work: From Text to Token IDs to Vectors in an LLM
A beginner-friendly look at embedding layers: tokenization, lookup tables, learned vectors, the 205 million parameter example, and a short PyTorch demo with nn.Embedding.
1201 motsLireConstruire un tokeniseur d’encodage de paires de bytes à partir de zéro pour un petit GPT
Implémentez un tokenizer BPE au niveau des caractères en Python, entraînez-le sur WikiText-2, sauvegardez-le et créez son empreinte digitale, puis entraînez à nouveau un petit GPT sur des séquences de tokens plus courtes et plus denses.
6273 motsLireDébogage d’un petit GPT dans PyTorch : tests permettant d’isoler chaque défaillance.
Un flux de travail étape par étape pour déboguer un GPT au niveau des caractères dans PyTorch, allant des IDs de tokens et du décalage cible aux gradients, aux pertes NaN et aux points de contrôle.
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