modded-nanogpt
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。
改进版NanoGPT
这是Andrej Karpathy的llm.c仓库中PyTorch GPT-2训练器的一个变体。它：
- 训练效率提高2倍（仅需5B个标记而不是10B个就能达到相同的验证损失）。
- 代码更简洁（446行而不是858行）。
- 实现了现代化改进，如旋转嵌入。
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：
- 学习率提高3倍
- 切换到梯形学习率调度，参考2405.18392
- 切换到旋转嵌入
- 移除了残差前线性层的特殊初始化。取而代之的是，通过固定标量缩小注意力块的输出。
- 从架构中移除了所有仿射缩放和偏置参数，转而使用RMSNorm（实际上这会导致轻微的速度下降，我这样做只是为了减少代码复杂性）
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