Llama von Grund auf: Ein praktischer Leitfaden (ohne Tränen)
Dieser Blogbeitrag dokumentiert detailliert den Weg des Autors bei der Implementierung einer verkleinerten Version des Llama-Sprachmodells von Grund auf, trainiert mit dem TinyShakespeare-Datensatz. Mit einem iterativen Ansatz implementiert der Autor schrittweise wichtige Komponenten wie RMSNorm, rotierende Positions-Einbettungen (RoPE) und die SwiGLU-Aktivierungsfunktion, wobei jede Komponente gründlich getestet und visualisiert wird, um die Korrektheit zu gewährleisten. Der Beitrag betont die Bedeutung iterativer Entwicklung und teilt zahlreiche Debugging-Techniken, wie Tensor-Formüberprüfungen, Assertions und Visualisierungstools, und bietet so unschätzbare praktische Erfahrung. Der Autor trainiert erfolgreich ein Modell, das Shakespeare-artigen Text generieren kann, und bewertet dessen Leistung.