Artykuły dla tych, którzy
wdrażają stack
Oryginalne materiały o React, Node.js, TypeScript i AI — z tej samej praktyki co nasze oprogramowanie operatorskie. Treść artykułów po angielsku.
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 słówCzytajBuild 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 słówCzytajHow 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 słówCzytajTworzenie tokenizera do kodowania par bajtowych od zera dla małego GPT
Zaimplementuj tokery BPE na poziomie znaków w Pythonie, przeszkol go na WikiText-2, zapisz go i stwórz jego „odpis”, a następnie przeszkol niewielki model GPT na krótszych, bardziej gęstych sekwencjach tokenów.
6273 słówCzytajNaprawianie błędów w małym modelu GPT w PyTorch: testy izolujące poszczególne usterki.
Krok po kroku procedura pracy przy naprawianiu błędów w modelu GPT na poziomie znaków w PyTorch, od identyfikacji tokenów i ich przesunięcia do obliczania gradientów, wartości NaN oraz tworzenia punktów kontrolnych.
6828 słówCzytaj
O tych artykułach
Wycena w 24 h
Potrzebujesz tego stacka w warstwie operatorskiej? Wyślij brief — wycena w 24 h.