llm.c

llm.c是一个用于训练大型语言模型（LLM）的项目，特别是采用简洁的C/CUDA代码实现。它的主要卖点在于，相较于依赖庞大的PyTorch或cPython框架，llm.c提供了一个轻量级的解决方案。例如，使用CPU和fp32训练GPT-2模型，只需要大约1000行的代码，并且所有代码都在一个文件中。这不仅能即时编译运行，且完全匹配PyTorch的参考实现。选择GPT-2作为第一个示例，是因为它是现代大型语言模型的鼻祖。

主要工作包括：

• 实现直接的CUDA版本，这将显著提高速度，可能接近于PyTorch的性能。
• 通过使用SIMD指令（如x86上的AVX2或ARM上的NEON，比如Apple Silicon）加速CPU版本。
• 开发更现代的架构，如Llama2、Gemma等。

此项目的目标是维护一系列既简洁又优化的参考实现版本，这些版本可以在代码和依赖的数量上大大减少，同时接近PyTorch的性能。

使用场景

• 教学或学习目的：对于想要深入理解大型语言模型内部工作原理的学生或研究人员，llm.c提供了一个简化版的实践平台，让人们可以更直接地与模型的底层代码互动。
• 轻量级模型训练：在资源受限的环境下，如没有足够空间安装PyTorch或其他大型框架的情况，或者在需要快速部署到边缘设备上的场景，llm.c可以提供一个有效的解决方案。
• 模型研究与开发：对于研究人员或开发者，尤其是那些专注于优化模型性能和资源使用效率的人来说，llm.c可以作为实验新架构或优化方法的平台。

入门快速开始

1. 数据集准备：下载并处理数据集，例如使用tinyshakespeare数据集作为开始。
2. 模型权重初始化：从PyTorch下载GPT-2模型权重，以便在C中加载并进行微调。
3. 编译和训练：编译C代码，并使用适当数量的线程运行模型训练及生成样本文本。

测试与教程

• 测试：项目包含简单的单元测试，以确保C代码的实现与PyTorch的参考实现一致。
• 教程：提供了一个实现GPT-2模型中的一个层（layernorm层）的简单步骤指导，有助于理解C中的层是如何实现的。