KAN-GPT入门学习资料汇总 - 基于Kolmogorov-Arnold网络的GPT实现

KAN-GPT: 基于Kolmogorov-Arnold网络的GPT实现

KAN-GPT是一个使用PyTorch实现的基于Kolmogorov-Arnold网络(KANs)的生成式预训练Transformer(GPT)模型,用于语言建模任务。本文将介绍这个项目的主要特点以及相关学习资源,帮助感兴趣的读者快速上手。

项目简介

KAN-GPT项目的主要特点包括:

• 使用PyTorch实现GPT模型架构
• 引入Kolmogorov-Arnold网络作为核心组件
• 专注于语言建模任务
• 开源且易于使用和扩展

项目地址: https://github.com/AdityaNG/kan-gpt

安装使用

可以通过pip直接安装KAN-GPT:

pip install kan_gpt

快速上手

以下是一个简单的使用示例:

from kan_gpt.model import GPT
from transformers import GPT2Tokenizer

model_config = GPT.get_default_config()
model_config.model_type = "gpt2"
model_config.vocab_size = 50257
model_config.block_size = 1024
model = GPT(model_config)

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')

prompt = "Bangalore is often described as the "

prompt_encoded = tokenizer.encode(
  text=prompt, add_special_tokens=False
)

x = torch.tensor(prompt_encoded).unsqueeze(0)

model.eval()
y = model.generate(x, 50)  # sample 50 tokens

result = tokenizer.decode(y[0])

print(result)

更详细的使用说明可以参考项目中的KAN_GPT.ipynb和kan_gpt/prompt.py。

开发指南

如果你想参与KAN-GPT的开发,可以按照以下步骤搭建开发环境:

1. 克隆项目代码:

git clone https://github.com/AdityaNG/kan-gpt
cd kan-gpt
git pull

2. 下载数据集:

python3 -m kan_gpt.download_dataset --dataset tinyshakespeare
python3 -m kan_gpt.download_dataset --dataset mnist 
python3 -m kan_gpt.download_dataset --dataset webtext

3. 安装开发依赖:

pip install -r requirements.txt
pip install -e .

模型训练

可以使用以下命令来训练模型:

python -m kan_gpt.train

模型推理

训练好模型后,可以使用以下命令进行文本生成:

python -m kan_gpt.prompt --prompt "Bangalore is often described as the " --model_path <checkpoint>

更多资源

• 项目文档
• 贡献指南
• 问题反馈

KAN-GPT是一个有趣的将Kolmogorov-Arnold网络应用于GPT的尝试。无论你是对语言模型感兴趣,还是想了解KAN的应用,都可以从这个项目中获得启发。欢迎大家尝试使用并为项目做出贡献!