从头开始构建：揭晓C源代码架构之谜 (从头开始构建大型语言模型 pdf)
简介
近年来，大型语言模型 (LLM) 已成为自然语言处理 (NLP) 领域的热门话题。LLM 具有生成类似LSTMEnCoder encoder;encoder.num_layers = num_layers;encoder.hidden_size = hidden_size;encoder.weights = malloc(sizeof(float) encoder.num_layers 4 hidden_size (vocabulary_size + hidden_size));return encoder; }
3. 解码器
typedef struct {float weights;int num_layers;int hidden_size;
} LSTMDecoder;LSTMDecoder create_decoder(int vocabulary_size, int embedding_dimension, int hidden_size, int num_layers) {LSTMDecoder decoder;decoder.num_layers = num_layers;decoder.hidden_size = hidden_size;decoder.weights = malloc(sizeof(float) decoder.num_layers 4 hidden_size (vocabulary_size + hidden_size));return decoder;
}
4. 注意力机制
typedef struct {float weights;int hidden_size;
} AttentionLayer;AttentionLayer create_attention_layer(int hidden_size) {AttentionLayer layer;layer.hidden_size = hidden_size;layer.weights = malloc(sizeof(float) hidden_size 3);return layer;
}
5. 损失函数
float cross_entropy_loss(float output, int target, int length) {float loss = 0.0;for (int i =encode(encoder, embedding_table, &train_Data[j], batch_size);float decoded = decode(decoder, attention, encoded, batch_size);// 计算损失float loss = cross_entropy_loss(decoded, &train_data[j + 1], batch_size);// 反向传播update_weights(encoder, decoder, attention, embedding_table, loss);}}
}
实例
以下 C 代码实例说明了如何使用上述架构构建 LLM：includeinclude include // 词嵌入表 typedef struct {float embedding;int size; } EmbeddingTable;// 编码器 typedef struct {float weights;int num_layers;int hidden_size; } LSTMEncoder;// 解码器 typedef struct {float weights;int num_layers;int hidden_size; } LSTMDecoder;// 注意力层 typedef struct {float weights;int hidden_size; } AttentionLayer;// 创建词嵌入表 EmbeddingTable create_embedding_table(int vocabulary_size, int embedding_dimension) {EmbeddingTable table;table.size = vocabulary_size embedding_dimension;table.embedding = malloc(table.size sizeof(float));for (int i = 0; i < table.size; i++) {table.embedding[i]+ hidden_size); i++) {encoder.weights[i] = (float)rand() / (float)RAND_MAX;}return encoder; }// 创建解码器 LSTMDecoder create_decoder(int vocabulary_size, int embedding_dimension, int hidden_size, int num_layers) {LSTMDecoder decoder;decoder.num_layers = num_layers;decoder.hidden_size = hidden_size;decoder.weights = malloc(sizeof(float) decoder.num_layers 4 hidden_size (vocabulary_size + hidden_size));for (int i = 0; i < decoder.num_layers 4 hidden_size (vocabulary_size + hidden_size); i++) {decoder.weights[i] = (float)rand() / (float)RAND_MAX;}return decoder; }// 创建注意力层 AttentionLayer create_attention_layer(int hidden_size) {AttentionLayer layer;layer.hidden_size = hidden_size;layer.weights = malloc(sizeof(float) hidden_size 3);for (int i = 0; i < hidden_size 3; i++) {layer.weights[i] = (float)rand() / (float)RAND_MAX;}return layer; }// 编码 float encode(LSTMEncoder encoder, EmbeddingTable embedding_table, float input, int length) {float encoded = malloc(sizeof(float) length encoder.hidden_size);for (int i = 0; i < length; i++) {float embedding = &embedding_table.embedding[(int)input[i] embedding_table.size / sizeof(float)];for (int j = 0; j < encoder.hidden_size; j++) {encoded[i encoder.hidden_size + j] = 0.0;for (int k = 0; k < embedding_table.size / sizeof(float); k++) {encoded[i encoder.hidden_size + j] += encoder.weights[j embedding_table.size + k] embedding[k];}}}return encoded;
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