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Exploración educativa de los internals de los LLMAprender entrenamiento de transformadores desde ceroExperimentar con modelos de lenguaje a pequeña escalaInvestigación en arquitecturas de modelos personalizadasSeleccionar la cuantificación adecuada para un modelo grande con memoria GPU limitadaDeterminar si un modelo puede ejecutarse con suficiente contextoComparar las compensaciones entre la calidad de cuantificación y el uso de recursosPrototipado de aplicaciones de IA
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Pases hacia adelante y hacia atrás escritos a mano en C/CUDATokenizador BPE a nivel de bytes con pretokenización estilo GPT-2Kernel FlashAttention para entrenamiento en GPUPreentrenamiento en libros y corpus webAjuste fino supervisado para chat (SFT)Verificación de gradiente completa del modelo en doble precisiónGuardar/reanudar entrenamiento (checkpoint)Soporta ejecución en CPU y GPU (CUDA)Recomienda la cuantificación GGUF óptimaMuestra tamaños de archivo y requisitos de memoriaProporciona análisis de presupuesto de contextoEstima la velocidad de generación de tokens
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