MinGPT：基于PyTorch的OpenAI GPT的最小化重现实现

简介：
MinGPT是一款精简版的人工智能模型，它以PyTorch框架为基础，提供了对OpenAI GPT模型的核心功能和架构的高度浓缩实现。 minGPT是使用PyTorch进行的重新实现版本。它的设计目标在于简洁、清晰且具有教育意义，与市面上很多庞大复杂的工具不同。尽管GPT模型本身不算复杂，但该实现包含大约300行代码，包括样板代码和不必要的自定义因果注意力模块。实际上，整个过程就是将一个索引序列输入到一系列转换器块中，并输出下一个索引的概率分布。其余的优化主要在于通过批处理（在示例之间以及在整个序列长度上）来提高效率，从而让训练变得更为有效。 minGPT的核心“库”只有两个文件：mingpt/model.py包含了Transformer模型的具体定义；而mingpt/trainer.py则包含了一些与GPT无关的标准PyTorch代码，用于支持模型的训练工作。此外还附带了Jupyter笔记本示例，展示了如何使用这些组件来训练序列预测模型。 其中一个例子是play_math.ipynb，在这个文件中演示的是一个专注于加法任务的简化版GPT模型，灵感来自于GPT-3论文中的相关部分。