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gigaGPT-简单实现数百亿参数大型语言模型

gigaGPT 是一个训练具有数百亿参数的大型语言模型的最简单实现,代码量仅有500多行,灵感来自于Andrej Karpathy的nanoGPT,专为Cerebras硬件进行优化,能够在大规模集群上运行,如...

gigaGPT 是一个训练具有数百亿参数的大型语言模型的最简单实现,代码量仅有500多行,灵感来自于Andrej Karpathy的nanoGPT,专为Cerebras硬件进行优化,能够在大规模集群上运行,如同GPT-3大小的模型。
gigaGPT的特点:
1. 可扩展到运行在exaflop规模集群上的GPT-3大小模型
2. 灵感来自Andrej Karpathy的nanoGPT
3. 仅需500多行代码实现
4. 专为Cerebras硬件优化,发挥最大潜力

gigaGPT的功能:
1. 在Cerebras硬件上训练大型语言模型
2. 在普通设备上运行缩小版的模型
3. 进行语言模型实验和研究

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