Dit artikel introduceert een gids voor het vanaf nul bouwen van grote taalmodellen (LLM's) met Node.js en TypeScript. De aanpak vermijdt 'black boxes' door elke laag, van attention-mechanismen tot de trainingsloop, handmatig op te bouwen. De gids biedt uitvoerbare code via GitHub in het @node-llm/chapters pakket en zal in de toekomst interactieve WebGPU-demo's bevatten via een playground-pakket.
Een LLM bouwen in NodeJS
Leer hoe grote taalmodellen daadwerkelijk werken door er zelf een te bouwen in Node.js en TypeScript.
Kenmerken
We bouwen elke laag, van attention-mechanismen tot de trainingsloop.
Dataset, dataloader, attention, transformer block, GPT en de trainingsloop worden hoofdstuk voor hoofdstuk opgebouwd.
Elk hoofdstuk heeft een uitvoerbaar startpunt in het @node-llm/chapters pakket, allemaal beschikbaar op GitHub.
Binnenkort: Live WebGPU-demo's uit het @node-llm/playground pakket zijn door het geheel heen ingebed.
Een LLM bouwen in NodeJS
Leer hoe grote taalmodellen daadwerkelijk werken door er zelf een te bouwen in Node.js en TypeScript.
Kenmerken
We bouwen elke laag, van attention-mechanismen tot de trainingsloop.
Dataset, dataloader, attention, transformer block, GPT en de trainingsloop worden hoofdstuk voor hoofdstuk opgebouwd.
Elk hoofdstuk heeft een uitvoerbaar startpunt in het @node-llm/chapters pakket, allemaal beschikbaar op GitHub.
Binnenkort: Live WebGPU-demo's uit het @node-llm/playground pakket zijn door het geheel heen ingebed.
Groetjes,