
基于PyTorch的高效GPT-2训练器变体
Modded-NanoGPT是一个基于Andrej Karpathy的llm.c项目的GPT-2训练器变体。该项目通过引入旋转嵌入等现代技术,将训练效率提高一倍,仅需5B tokens即可达到与原版相同的验证损失。代码简化至446行,实现了124M参数的transformer模型。在Fineweb验证集上,模型达到3.2818的验证损失。通过架构调整和超参数优化,该项目在保持性能的同时显著提升了训练速度。
这是Andrej Karpathy的llm.c仓库中PyTorch GPT-2训练器的一个变体。它:

运行方法:
python data/fineweb.py
./run.sh
这将生成一个在5B个标记上训练的124M参数的transformer,在Fineweb验证集上的验证损失为3.2818。 作为对比,原始llm.c训练器在训练10B个标记后的验证损失为3.2847。
为了简化代码,一些功能已被移除,包括文本生成。为了提高训练速度,我们在架构和超参数方面与GPT-2论文的严格复现有所偏离。
速度提升归因于以下变更:


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