Ein leitender Ingenieur verbrachte das letzte Jahr damit, fünf LLM-Architekturen, darunter GPT-2, Llama 3 und DeepSeek, von Grund auf in PyTorch zu implementieren. Das Projekt mündete in Open-Source-Code und einem detaillierten Buch, das den Prozess dokumentiert und fortgeschrittene Konzepte wie KV-Cache, MoE und FP8-Quantisierung erklärt.
AutoCompress ist eine Transformer-Kompressionsmethode, die Layer 0 als kritisch isoliert und in voller Dimensionalität schützt. Bei GPT-2 Medium erreicht CLI-GPT2 eine 2,47-fache Kompression und 59,5 % Parameterreduktion bei deutlich besserer Leistung als ein gleichmäßiger Baseline-Ansatz.
Der Cognitive Categorical Transformer (CCT) ist eine 306M-Parameter-Architektur, die einen vortrainierten GPT-2 Small Backbone mit kognitiv fundierten Komponenten aus der Kategorientheorie und Inspirationen aus der Kognitionswissenschaft erweitert. Er erreichte eine relative Reduktion der Perplexität um 12 % auf WikiText-103 im Vergleich zu einer identisch feingetunten GPT-2 Small Baseline, wobei 84 % der Verbesserung dem GT-Full-Simplizial-Nachrichten-Passing zugeschrieben werden.
Dieser Inhalt bietet eine Anleitung zur Reproduktion des GPT-2 (124M) Modells, in der die notwendigen Schritte zur Nachbildung dieser Spracharchitektur detailliert beschrieben werden. Es dient als praktisches Tutorial für KI-Enthusiasten und Entwickler.
