jam gpt

果醬

關於 ：

注意：它是一個簡單的玩具LLM模型建造器框架，可圍繞LLM型號播放並了解其工作原理

它不是LLM型號

語言模型（LLM）體系結構的實驗實施，用於研究和開發IT架構，設計過程，構建，培訓和微調有效的生成預審預週化的變壓器（GPT）模型

有關更多與AI相關的工具和框架，請將OX-AI介紹開源AI項目

安裝 ：

最新版本

github拉動如果遇到錯誤，請報告問題

pip install git+https://github.com/Lokeshwaran-M/jam-gpt.git

穩定版本

jam-gpt == 0.0.4可能沒有進行微調，因為它仍在開發中，並且可能包含錯誤，請報告問題

pip install jam-gpt

用法 ：

裁判文檔和test-gptlm.ipynb以獲取代碼示例

 from jam_gpt . tokenizer import Tokenizer
from jam_gpt import config
from jam_gpt import lm
from jam_gpt . model import Model

md_name = "md-name"

tok = Tokenizer ()
tok . get_encoding ( md_name )

# model initilization
model = Model ()

# load pretrined model
model . load_model ( md_name )

# Generate data using Model
pmt = tok . encode ( "user prompt" )
res = tok . decode ( model . generate ( pmt ))
print ( res )

文件:

jam-gpt文檔將為您提供完整的使用和解釋JAM-GPT庫

1設置
2收集數據
3個令牌化
4個配置
5語言模型（LM，模型）
6模型微調

貢獻 ：

有關貢獻指南和條款和條件，以供您接受條款和條件的PR來貢獻批准果醬限制

這裡接受任何形式的貢獻

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    bug reports
    documentation

學分：

• 對Andrej Karpathy的敬意，他的深度學習講座
• 為GPT-2打開AI
• 紙上“關注您需要的一切”