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NanoEuler는 C와 CUDA를 사용해 밑바닥부터 직접 구현한 GPT-2 수준의 언어 모델이다. 역전파, BPE 토크나이저, FlashAttention 등을 독자적인 방식으로 직접 구현했다. 언어 모델을 위한 완전한 사전 학습 및 지도 미세 조정(SFT) 워크플로우를 지원한다.

C와 CUDA로 구축된 GPT-2급 언어 모델, NanoEuler

•NanoEuler는 C와 CUDA를 사용해 밑바닥부터 직접 구현한 GPT-2 수준의 언어 모델이다.
•역전파, BPE 토크나이저, FlashAttention 등을 독자적인 방식으로 직접 구현했다.
•언어 모델을 위한 완전한 사전 학습 및 지도 미세 조정(SFT) 워크플로우를 지원한다.

NanoEuler는 순수 C와 CUDA를 활용해 처음부터 개발된 GPT-2급 대규모 언어 모델이다. 이 프로젝트는 직접 작성한 역전파 코드와 함께, 텍스트를 하위 단어 단위로 분할하는 방식인 BPE 토크나이저, 그리고 트랜스포머의 어텐션 메커니즘을 가속하는 알고리즘인 FlashAttention을 포함하고 있다.

이 구현물은 완전한 사전 학습 기능뿐만 아니라 지도 미세 조정(SFT) 워크플로우까지 지원한다. 현재 해당 소스 코드는 개발자 JustVugg가 GitHub에 공개하여 커뮤니티의 검토와 활용이 가능하다.

NanoEuler는 순수 C와 CUDA를 활용해 처음부터 개발된 GPT-2급 대규모 언어 모델이다. 이 프로젝트는 직접 작성한 역전파 코드와 함께, 텍스트를 하위 단어 단위로 분할하는 방식인 BPE 토크나이저, 그리고 트랜스포머의 어텐션 메커니즘을 가속하는 알고리즘인 FlashAttention을 포함하고 있다.

이 구현물은 완전한 사전 학습 기능뿐만 아니라 지도 미세 조정(SFT) 워크플로우까지 지원한다. 현재 해당 소스 코드는 개발자 JustVugg가 GitHub에 공개하여 커뮤니티의 검토와 활용이 가능하다.