60 行 NumPy 代码带你学习GPT - 蝈蝈俊
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原文中文，约8900字，阅读约需22分钟。
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内容提要
picoGPT是一个简洁的GPT-2实现，旨在帮助学习者理解GPT的工作原理。它展示了文本生成的核心机制和模型推理过程，用户可以通过运行picoGPT逐步深入理解其架构和关键组件，但不包括训练部分。核心思想包括自回归生成和Transformer架构。
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关键要点
- picoGPT是一个简洁的GPT-2实现，旨在帮助学习者理解GPT的工作原理。
- picoGPT展示了文本生成的核心机制和模型推理过程，但不包括训练部分。
- 核心思想包括自回归生成和Transformer架构。
- 项目包含多个代码文件，如encoder.py、utils.py、gpt2.py等，分别负责不同功能。
- 运行picoGPT需要在Python 3.9.10环境下安装依赖。
- main函数是程序的入口点，负责加载模型、编码输入、生成文本和解码输出。
- generate函数实现自回归生成，通过预测下一个词并将其加入输入序列。
- gpt2函数是GPT模型的核心结构，包含嵌入层和多个Transformer块。
- transformer_block函数包含多头注意力机制和前馈网络，是理解GPT的关键。
- 多头注意力机制允许模型关注输入序列的不同部分，捕捉词语之间的关联性。
- 注意力机制通过计算Query、Key和Value来确定词语之间的关系。
- 前馈网络通过线性变换和激活函数处理信息，增强模型的表达能力。
- picoGPT清晰地展现了GPT的核心架构和运行机制，帮助用户理解大模型的原理。
- 理解GPT的关键在于自回归生成、Transformer架构和嵌入层的概念。
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