Llama from scratch : un guide pratique (sans larmes)

Cet article de blog documente méticuleusement le parcours de l'auteur dans l'implémentation d'une version réduite du modèle de langage Llama à partir de zéro, en l'entraînant sur l'ensemble de données TinyShakespeare. En utilisant une approche itérative, l'auteur implémente progressivement des composants clés tels que RMSNorm, les embeddings positionnels rotatifs (RoPE) et la fonction d'activation SwiGLU, en testant et en visualisant rigoureusement chaque partie pour garantir l'exactitude. L'article souligne l'importance du développement itératif et partage de nombreuses techniques de débogage, telles que les vérifications de forme de tenseur, les assertions et les outils de visualisation, offrant une expérience pratique inestimable. L'auteur entraîne avec succès un modèle capable de générer du texte de style shakespearien et évalue ses performances.