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Esplorazione educativa degli interni degli LLMApprendimento del training di transformer da zeroSperimentazione con modelli linguistici su piccola scalaRicerca su architetture di modelli personalizzate

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Passaggi forward e backward scritti a mano in C/CUDATokenizer BPE a livello di byte con pre-tokenizzazione stile GPT-2Kernel FlashAttention per training su GPUPre-training su libri e corpus webFine-tuning supervisionato per chat (SFT)Controllo del gradiente in doppia precisione per l'intero modelloSalvataggio e ripristino del trainingSupporto per esecuzione su CPU e GPU (CUDA)

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